Siamese Instance Search for Tracking論文筆記

SINT算法是Siamese跟蹤的開山之作，首次開創性的將目標跟蹤問題轉化爲一個patch塊匹配問題，並用神經網絡來實現。論文整體模型圖下圖所示： 網絡結構由兩部分組成，孿生網絡分別處理兩個輸入，用AlexNet或VGGNet進行特徵提取，其中爲了可以更準確地定位，該網絡在設計時幾乎不用最大池化層，因爲最大池化只會保留鄰域中最大的數，會極大降低空間分辨率，它的一個最大優點是引入了局部形變的不變性。

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