CVPR 2017 SANet:《SANet: Structure-Aware Network for Visual Tracking》論文筆記

  理解出錯之處望不吝指正。   本文模型叫做SANet。作者在論文中提到，CNN模型主要適用於類間判別，對於相似物體的判別能力不強。作者提出使用RNN對目標物體的self-structure進行建模，用於提升模型的鑑別相似物體的能力。模型的整體結構如下：   從圖中我們可以看出，作者的主要創新點分爲以下幾部分：     （1）使用RNN提升模型鑑別相似物體的能力；     （2）在不同深度下使用

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