論文筆記（二） fully-convolutional siamese networks for object tracking

基於多尺度全卷積孿生網絡的目標跟蹤算法 一.背景技術介紹       傳統的跟蹤算法大多從物體的外觀出發，只能在線學習，從當前的視頻中在線抓取數據進行學習跟蹤的算法，如：TLD、Struck、KCF，這類算法必須足夠簡單才行，否則耗時嚴重。當然現在也有人使用卷積網絡進行離線訓練，在線跟蹤，但是當跟蹤目標未知時，需要利用隨機梯度下降法(SGD)在線微調網絡權重，從而使得速度下降，做不到實時跟蹤。  

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