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
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=...
可以看出来,SiameseRPN网络并不复杂。 有点尴尬的是这段代码不包含训练过程,我重新找了一段代码,代码连接如下: https:///zllrunning/SiameseX.PyTorch/issues 根据上面代码中的siamese RPN的部分代码,我们对Siamese RPN的训练过程进行解析。 3.训练过程详细解析 上面对Siamese RPN网络的结构进行了详细...
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...