SA-Siam：用於實時目標跟蹤的雙重連體網絡A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking

摘要： 1.本文核心一：將圖像分類任務中的語義特徵（Semantic features）與相似度匹配任務中的外觀特徵（Appearance features）互補結合，非常適合與目標跟蹤任務，因此本文方法可以簡單概括爲：SA-Siam=語義分支+外觀分支； 2.Motivation：目標跟蹤的特點是，我們想從衆多背景中區分出變化的目標物體，其中難點爲：背景和變化。本文的思想是用一個語義分支過濾掉背

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