Distractor-aware Siamese Networks for Visual Object Tracking（DaSiamRPN)

目标跟踪中对干扰项敏感的暹罗网络 摘要 最近，暹罗网络(Siamese network)因其平衡的准确性和速度而备受视觉跟踪领域的关注。但是，大多数暹罗跟踪方法中使用的特征只能区分前景和非语义背景。语义背景始终被视为干扰因素，这阻碍了暹罗跟踪器的稳健性。在本文中，我们着重于学习可识别干扰因素的暹罗网络，从而实现准确的长时间跟踪。为此，首先分析了传统暹罗跟踪器中使用到的特征。我们观察到训练数据的分布

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