? 理解出錯(cuò)之處望不吝指正。

? 本文模型叫做SA-Siam。本文提出了一個(gè)結(jié)合Semantic features（語(yǔ)義特征）和Appearance features（表征特征）的模型，其實(shí)類似于一個(gè)雙路模型，為了保持這兩種特征的異質(zhì)性，這兩路特征要分別訓(xùn)練，訓(xùn)練語(yǔ)義特征的網(wǎng)絡(luò)叫做S-Net，訓(xùn)練表征特征的網(wǎng)絡(luò)叫做A-Net。作者還在S-Net中加入了一個(gè)chanel attention機(jī)制。

? 模型的整體結(jié)構(gòu)如下：

? S-Net視為一個(gè)圖像分類問(wèn)題去訓(xùn)練，A-Net視為一個(gè)相似學(xué)習(xí)問(wèn)題去訓(xùn)練，這樣兩部分可以更好的互補(bǔ)。

? 為什么在S-Net中加入channel attention機(jī)制？

? 高等級(jí)的語(yǔ)義特征對(duì)圖片的形變、旋轉(zhuǎn)等具有很好的魯棒性，但是卻導(dǎo)致判別力低。為了增加語(yǔ)義特征的判別力，作者設(shè)計(jì)了channel attention模塊。模塊如下圖：

???

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的CVPR 2018 SA-Siam:《A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking》论文笔记的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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