与siamrpn++一样siamDW也是解决siam系列网络深度的问题,两篇都同为CVPR2019的oral。 siamDW认为siam系列网络不能加深原因有二:第一,随着网络深度的增加,网络的感受野增加,从而减少了网络的判别性与回归的准确度;第二,padding会引入spatial bias,因为如果使用padding的话,对于卷积核(template)来说是一定带来说是一定带pad...
一:对于加深siam系列网络的理解 最早出来的siamfc网络是在经典的AlexNet网络上将5层卷积(conv2d)的padding都去掉,前面四层conv2d就是去掉padding的普通卷积,最后第五层也称为全卷积层。至于为什么要去掉padding,根据siamfc论文,我的理解是,在卷积层中加入padding会导致卷积出来的特征张量的位置信息较卷积之前的张量的位置...
昨天投到SIAM一篇稿子，回信说 SIAM asks support from the organizations of its authors to offset a ...