DW-Siam：Deeper and Wider Siamese Networks for Real-Time Visual Tracking 个人理解

摘要                                目前在孪生网络追踪器中使用的主干网络相对较浅，例AlexNet。本文研究如何利用更深和更广的卷积神经网络来增强跟踪的鲁棒性和准确性。使用改进后的网络直接替换，例如ResNet和Inception，并没有带来改进。主要原因是 1）神经元感受野的大幅增加导致特征可辨性和定位精度降低; 2）卷积的网络 padding 在学习中引起位置偏

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