Siamese Instance Search for Tracking论文笔记

SINT算法是Siamese跟踪的开山之作，首次开创性的将目标跟踪问题转化为一个patch块匹配问题，并用神经网络来实现。论文整体模型图下图所示： 网络结构由两部分组成，孪生网络分别处理两个输入，用AlexNet或VGGNet进行特征提取，其中为了可以更准确地定位，该网络在设计时几乎不用最大池化层，因为最大池化只会保留邻域中最大的数，会极大降低空间分辨率，它的一个最大优点是引入了局部形变的不变性。

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