基于全卷积孪生网络的目标跟踪算法SiamFC

论文题目：Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking

这是ECCV16的一篇经典论文，主要的task是做视频目标跟踪VOT的。在这之前的一些深度学习算法中都需要在新视频上进行微调（即online training），以学习到新视频中目标的特征，但是fine-tune会花费很多时间，无法做到real-time。而SiamFC这篇文章，采用了一种全新的matching方法，即利用第一帧的mask和后续帧匹配，计算像素级的score map，score值响应大的点就对应着目标区域。

模型的基本结构如下图所示：

如上图，SiamFC采取了一个Siamese的网络架构，有两个不同的输入 $z$ 和 $x$， $z$ 表示视频第一帧的ground truth，其输入维度为$127\ast 127\ast 3$； $x$ 表示search image，其尺寸被resize到 $255\ast 255\ast 3$； $\varphi$ 这里表示Siamese Network，这里的孪生网络是全卷积网络，因此可以适应各种尺寸的输入，对于两个输入 $z$ 和 $x$，分别得到两个对应的embedding，维度为别是 $6\ast 6\ast 128$ 和 $22\ast 22\ast 128$。随后将 $z$ 的embedding当作卷积核（可以看作一个特征滤波器），在 $x$ 的embedding上进行卷积，最终得到一张 $17\ast 17\ast 1$ 的score map，score map中值最大的点即可看作是物体的中心。

若要进行训练就要有损失函数，在得到score map以后，将图中的每一个点划分为正样本和负样本，划分依据如下：

其中$u$表示score map中的某一个点，$c$表示物体的中心点，k表示卷积的stride，R表示一个阈值半径。可见如果某个点离物体中心点小于某个阈值，那么就判定为正样本，否则将判定为负样本，分别给予+1和-1的权重。

有了正负样本的定义，我们接下来看score map中每个点的损失：

这里 $y$ 的定义如上: $y\in \{-1,+1\}$，表示正负样本；$v$ 表示score map中每一个点的真实值。可以看到我们是希望 $y$ 和 $v$ 越接近越好，因此当两者接近时，loss最小。在给定score map每个点的预测值以后，就可以进一步计算整个score map的损失：

这里 $D$ 表示整张score map；$d\in D$表示score map中的每个点的位置，因此有了loss function以后就可以进行训练了，所以整个问题就变为如下所示的优化问题：

下面看一下SiamFC模型的具体架构：

注意，在得到$17\ast 17$的score map后，作者采用bicubic插值法，将该score map的尺寸放大到$272\ast 272$，这样可以得到更高的精度。

实验结果