CVPR 2018 RASNet:《Learning Attentions: Residual Attentional Siamese Network for Tracking》論文筆記

  理解出錯之處望不吝指正。    本文模型叫做RASNet，在Siamese框架下重構了CF，提出了三種attention機制（general、residual、channel），這三種attention的提出使得離線訓練的特徵表示可以適應在線跟蹤的目標，同時避免過擬合。   傳統的Siamese使用f(z, x)函數對跟蹤目標z和search image x進行評價：       作者認爲，不

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