代码链接如下,很轻便的代码,就两个py文件: huanglianghua/siamrpn-pytorchgithub.com/huanglianghua/siamrpn-pytorch 本文将对Siamese RPN进行详细解析,主要从以下几个部分进行解析 (1)网络结构 (2)损失函数 2.网络结构 原论文中给了Siamese RPN的两个网络结构图,我们先看第一个,图上红色字体是我标注的一些符号...
其代码定义如下: classResNetPP(nn.Module):def__init__(self,block,layers,used_layers):self.inplanes=64super(ResNetPP,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,64,kernel_size=7,stride=2,padding=0,# 3bias=False)self.bn1=nn.BatchNorm2d(64)self.relu=nn.ReLU(inplace=True)self.maxpool=...
各⾃经过⼀次卷积，⽤⼩的特征图对⼤的特征图做卷积，卷积结果（通道数2*k个，k是anchor数量）⽤来预测不同长框⽐的anchor下是否有⽬标（具体看下代码）3.同理，位置回归得到4*k个通道的特征图 损失函数：和⼤多数的检测⼀样，分类回归⽤的是交叉熵损失，位置回归⽤平滑L1损失 ...
对于tracking来说， 本文使用了siamese network来作为函数f。对于两个输入： z, x，采用同样的转换函数...