SiamMask

该模型通过在用于目标跟踪的全卷积Siamese神经网络上增加mask分支来实现目标的分割，同时增强网络的loss，优化网络。一旦网络训练好之后，SiamMask仅依赖于初始的一个bounding box就可以实现类别无关的目标实时跟踪及分割（at 35 frames per second）。这个模型简单，功能多样，速度快，其效果也超越了其他跟踪方法。同时，还在DAVIS-2016, DAVIS-2

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