正是基于上的4点设计指导，文章设计了SiamFC++网络，在5个VOT数据集（OTB2015/VOT2018/LaSOT/GOT-10k）上表现为state-of-art，并且在TrackingNet大型数据集上达到...网络进行目标位置估计，但RPN网络是需要预先设置anchor超参数的，这就带来了目标辨别的不确定性以及目标尺度的先验知识（用于设计anchor的超参数）； 就目前较好的跟踪网络SiamRPN文章将其与SiamFC...文章统计了SiamRPN++和SiamFC++在跟踪正确与否（是否与GT有重合）的数量和目标判别置信度之间的分布关系，见图3的第一行。...可以看到在SiamRPN++中错误和正确的数量分布是呈现近似的分布，而SiamFC++中则是两个较大差异的分布。...的预测结果与anchor box有更佳高的重合度（见图3的第二行），这就导致了新能的下降； 3）没有直接使用目标定位的置信度而是使用目标判别的置信度，这样的方式在IoU-Net中就已经指出了其弊端，因而SiamFC
一 SiamFC++ 网络结构及处理流程如下： 注意 大多数算法对于分类损失都采用交叉熵损失，而SiamFC++在分类分支中计算cls_score与center-ness score采用了不同的损失函数...anchor，那么自然正负样本的判别也要改变，在基于anchor-based的方法中，正负样本的判定依据是anchor与GT之间的IOU，若满足一个阈值就判定为正样本；而对于anchor-free，比如SIamFC...对于feature map映射问题，SiamBAN的映射回原图的计算与SiamFC++的映射计算不同，根据代码得到的第一个映射点为31，计算感受野： 可与看到感受野的大小已经超过了原图，但在计算感受野中心的时候需要注意网络的...与SiamFC++处理方法不同的主要原因还是因为padding的问题。
SiamFC++算法 单目标跟踪的性能其实主要依靠特征对比和逻辑推理。...图3：SiamFC++结构图 为了验证方法设计的合理性，本文在多个单目标跟踪数据集上进行了测试，结果如图4所示： ?...图4：SiamFC++评测结果 可以看到， 相较于现有SOTA，本文在多个数据集上均取得了跟踪质量和速度上的更优成绩；再加上简单的在线模板库逻辑后，SiamFC++更是在VOT18上实现EAO 46.7...开源VideoAnalyst 为方便学术交流，旷视研究院开源了以深度学习任务为核心的基于PyTorch的训练工程VideoAnalyst，它目前以算法SiamFC++和SAT(comming soon...许胤达，浙江大学硕士，曾在旷视研究院Detection组实习， SiamFC++共同一作。 陈汐，浙江大学硕士，曾在旷视研究源Detection组实习，SAT一作。
star/fork（点击阅读原文，也可直接访问）： https://github.com/amusi/daily-paper-computer-vision 注意事项： 既含ABCTracker网络，还有SiamFC...【当前实现列表】单目标跟踪： - SiamFC++: Towards Robust and Accurate Visual Tracking with Target Estimation Guidelines...- 论文链接：https://arxiv.org/abs/1911.06188 - SiamFC++是浙江大学和旷视提出的目标跟踪论文（收录于AAAI 2020），速度高达90FPS，表现...SiamFC++ ?
http://arxiv.org/pdf/1911.06188v4.pdf 代码：https://github.com/megviidetection/video_analyst 来源：浙江大学 论文名称：SiamFC...根据这些指导原则，我们通过引入分类和目标状态估计分支(G1)、无歧义分类得分(G2)、无先验知识跟踪(G3)和估计质量得分(G4)来设计了本文的全卷积Siamese tracker++ (SiamFC+
SiamFC++一文将当前的跟踪器按照不同状态估计的方法分为三类： 以DCF和SiamFC为主的跟踪器，构建多尺度金字塔，将搜索区域缩放到多个比例，选择最高得分对应的尺度，这种方式是最不精确的同时先验的固定长宽比不适合现实任务...1.FCOS类 SiamFC++: Towards Robust and Accurate Visual Tracking with Target Estimation Guidelines 针对...（如RPN系列直接就是选择分类置信度最高的位置进行边框预测，而ATOM，DIMP则另外加入了IOU信息来指导边框调整） 作者依据这4条guidelines设计了SiamFC++，将目标检测中的Anchor...--- SiamCAR: Siamese Fully Convolutional Classification and Regression for Visual Tracking 这一篇和SiamFC
笔者认为，准确性的提升主要来自与siamrpn将位置回归单独拉出来作为一个分支，这一点在后续的siamfc++中也可以看到作者相关的论述。...6. siamFC++ 针对siam网络分析了之前的工作不合理的地方，提出了4条guidelines，并就这4条guidelines对siamfc进行了改进，个人认为这几点guidelines非常有意义...siam匹配的要是原始的exemplar，不能是与预设定的anchors匹配，否则模型的判别性会降低，siamFC++的A值略低于siamRPN++，但是R值在测试过的数据集上都比siamRPN++高，...网络结构如上图，值得注意的是siamfc++未使用anchors那么她是怎么解决尺度问题的呢，笔者在论文中似乎未见到作者关于这方面的提及，如果有朋友注意到还请在评论区告知，此外作者在论文中说他们追随了“...SiamFC++: Towards Robust and Accurate Visual Tracking with Target Estimation Guidelines."
引领了一系列孪生网络，比如后面的SiamRPN、SiamFC++、SiamRPN++、SiamMask等。 ?
其中特征融合模块通常是跟踪算法设计的关键，传统的方法中主要使用基于互相关（correlation）的操作（如 SiamFC, SiamRPN, SiamFC++）以及在线更新的方法（如KCF, ATOM
一方面，目标检测技术的进步给跟踪器带来了不小的帮助，许多目标检测的优秀设计被应用到了跟踪领域，使物体坐标的预测更加精确，如 SiamRPN、SPM、SiamFC++ 等等。
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