SiamMask

該模型通過在用於目標跟蹤的全卷積Siamese神經網絡上增加mask分支來實現目標的分割，同時增強網絡的loss，優化網絡。一旦網絡訓練好之後，SiamMask僅依賴於初始的一個bounding box就可以實現類別無關的目標實時跟蹤及分割（at 35 frames per second）。這個模型簡單，功能多樣，速度快，其效果也超越了其他跟蹤方法。同時，還在DAVIS-2016, DAVIS-2

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