原文链接论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Li_High_Performance_Visual_CVPR_2018_paper.pdf摘要大多数性能优越的视觉目标跟踪器很难有实时速度。在这篇文章中，我们提出了孪生候选区域生成网络（Siameseregionproposalnetwork），简称Siamese-RPN，它能够利用大尺度的图像对离线端到端训练。具体来讲，这个结构包含用于特征提取的孪生子网络（Siamesesubnetwork）和候选区域生成网络（regionproposalsubnetwork），其
siamRPN论文：HighPerformanceVisualTrackingwithSiameseRegionProposalNetworkgitHub代码：https://github.com/HonglinChu/SiamTrackers/tree/master/SiamRPN/SiamRPN论文模型架构：在此文章中将以代码+注释的形式详解推理过程，即test.py中的代码。后续有空将会详解训练过程即train.py的代码。siamrpn推理的大致过程：|—1.搭建模型|—2.跟踪过程:|——2.1第一帧：|——截取exemplar_frame（Img_z）|——获得初始bbox(需要注
siamRPN论文：HighPerformanceVisualTrackingwithSiameseRegionProposalNetworkgitHub代码：https://github.com/HonglinChu/SiamTrackers/tree/master/SiamRPN/SiamRPN论文模型架构：在此文章中将以代码+注释的形式详解推理过程，即test.py中的代码。后续有空将会详解训练过程即train.py的代码。siamrpn推理的大致过程：|—1.搭建模型|—2.跟踪过程:|——2.1第一帧：|——截取exemplar_frame（Img_z）|——获得初始bbox(需要注
原文地址论文：https://arxiv.org/pdf/1812.11703.pdf程序：https://github.com/PengBoXiangShang/SiamRPN_plus_plus_PyTorch摘要基于孪生网络的跟踪器将跟踪表述为目标模板和搜索区域之间的卷积特征互相关。然而孪生网络的算法不能利用来自深层网络（如resnet-50或更深层）的特征，与先进的算法相比仍然有差距。在文章中我们证明了核心原因是孪生网络缺乏严格的平移不变性。我们突破了这一限制，通过一个简单而有效的空间感知采样策略，成功地训练了一个具有显著性能提升的基于ResNet网络的孪生跟踪器。此外，我们还提出了一
原文地址论文：https://arxiv.org/pdf/1812.11703.pdf程序：https://github.com/PengBoXiangShang/SiamRPN_plus_plus_PyTorch摘要基于孪生网络的跟踪器将跟踪表述为目标模板和搜索区域之间的卷积特征互相关。然而孪生网络的算法不能利用来自深层网络（如resnet-50或更深层）的特征，与先进的算法相比仍然有差距。在文章中我们证明了核心原因是孪生网络缺乏严格的平移不变性。我们突破了这一限制，通过一个简单而有效的空间感知采样策略，成功地训练了一个具有显著性能提升的基于ResNet网络的孪生跟踪器。此外，我们还提出了一
