SiamDW：Deeper and Wider Siamese Networks for Real-Time Visual Tracking

摘要 Siamese网络由于具有良好的准确性和速度而引起视觉跟踪领域的广泛关注，但其使用的网络相对比较浅，比如AlexNet，难以充分发挥深度神经网络的优势。因此，作者对如何平衡卷积神经网络的深度和宽度从而实现跟踪的鲁棒性和准确性的问题进行研究。实验发现，直接将Siamese网络中的骨干网络换成深度更深的网络架构对跟踪效果没有提升。作者分析认为，一方面，大幅增大神经元感受野会降低特征判别性和定位精

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