Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking arXiv Pytorch SiamRPN系列文章 Introduction 利用CNN来跟踪 shallow methods：利用CNN特征 + correlation filters，无法end-to-end学习 利用SGD微调网络参数，无法实时 Network 最后的$* $表示让$2222128$的feature被$66128$的卷积核卷积，得到一个$17*17$的score map Loss $$\begin{array}l l(y,v)=\log(1+\exp(-yv)) \[10pt] L(y,v)=\frac{1}{D}\sum_{u\in D}l(y[u],y[v]) \end{array}$$
最后的$* $表示让$2222128$的feature被$66128$的卷积核卷积，得到一个$17*17$的score map