DW-Siam：Deeper and Wider Siamese Networks for Real-Time Visual Tracking 個人理解

摘要                                目前在孿生網絡追蹤器中使用的主幹網絡相對較淺，例AlexNet。本文研究如何利用更深和更廣的卷積神經網絡來增強跟蹤的魯棒性和準確性。使用改進後的網絡直接替換，例如ResNet和Inception，並沒有帶來改進。主要原因是 1）神經元感受野的大幅增加導致特徵可辨性和定位精度降低; 2）卷積的網絡 padding 在學習中引起位置偏

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