整个网络结构类似与AlexNet,但是没有最后的全连接层,只有前面的卷积层和pooling层。 整个网络结构如上表,其中pooling层采用的是max-pooling,每个卷积层后面都有一个ReLU非线性激活层,但是第五层没有。另外,在训练的时候,每个ReLU层前都使用了batch normalization(批规范化是深度学习中经常见到的一种训练方法,指在采用...
二、网络结构 (1) 网络结构 如上图所示，孪生网络就是用相同的网络结构(AlexNet)，对两个输入做相同...
上图所画的ϕ其实是CNN中的一部分,并且两个ϕ的网络结构是一样的,这是一种典型的孪生神经网络,并且在整个模型中只有conv层和pooling层,因此这也是一种典型的全卷积(fully-convolutional)神经网络。 在训练模型的时肯定需要损失函数,并通过最小化损失函数来获取最优模型。本文算法为了构造有效的损失函数,对搜索区...
SiamFC的具体结构包括特征提取和互相关操作。将模板和搜索区域输入网络，通过特定的变换（如AlexNet）提取特征，生成不同大小的特征图。再对提取的特征进行互相关操作，生成响应图，以确定目标可能的位置。在训练阶段，输入模板和搜索区域的大小是固定的。模板大小由视频第一帧的目标框确定，搜索区域大小为255...
Siamese网络是指网络的主体结构分上下两支,这两支像双胞胎一样共享卷积层的权值。上面一支(z)称为模板分支(template),用来提取模板帧的特征。φ表示特征提取方法,文中提取的是深度特征,经过全卷积网络后得到一个6×6×128的feature map φ(z)。下面一支(x)称为检测分支(search),是根据上一帧的结果在当前帧上cr...
简介:SiamFC采用了全卷积式的Siamese网络实现目标跟踪,其网络结构如下图所示,具有两个权值共享的分支。其中,z为127×127的模板图像相当于要追踪的目标,x为255×255的搜索图像,我们要完成的就是在x中找到z的位置。 目标追踪任务是指在一个视频中给出第一帧图像的bbox的位置,在后续的帧中追踪该物体的任务。 目标...
为了进一步提高SiamFC的性能,许多研究者提出了各种改进方法。其中,图注意力单元(Graph Attention Unit)是一种有效的注意力机制,可以在图结构数据上学习目标的相关性和重要性。将图注意力单元引入SiamFC模型中,可以提高模型对目标的关注度,从而提高单目标追踪的准确性和鲁棒性。
,分别用于分类和回归(SiamFC没有回归,而是用多尺度测试,增加了计算量且不够精确),帧率160fps(不需要在线微调),端到端,单目标跟踪网络结构【训练阶段】: 回顾Faster RCNN中的...one-shot detection,只有第一帧给定目标位置,要求从视频序列的其他帧中找出目标位置。跟踪步骤: 输入模板帧和检测帧,分别使用siamese提取...
根据上述原则，SiamFC++的网络结构被设计得简单而直观。首先，使用统一的特征提取网络（如AlexNet或Google Net）生成特征图，随后进行分类与位置回归的互相关操作，遵循指导原则的第一点。接着，网络采用两个头操作，分别处理分类得分与位置回归分数。为了平衡分类得分与目标位置的关系，引入了质量评分，将其与...
光照变化场景考验模型适应能力。多目标场景检测模型的识别效果。优化模型结构可减少计算量。剪枝技术能去除模型中的冗余参数。量化技术降低模型存储和计算需求。训练中可能出现梯度消失的问题。梯度爆炸也可能影响训练的稳定性。正则化方法可防止模型过拟合。L1和L2正则化应用较为广泛。超参数调整通过网格搜索等方法。