siamfc代码解读_每日一文：目标跟踪(SiamFC)「建议收藏」

Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking.arXiv:1606.09549v2

主体结构：核心CNN是AlexNet，去掉padding和全连接层FC，加入BN层，改为全卷积网络FCN，控制stride为8。FCN部分作用相当于特征提取，会得到与输入图像分辨率相关，通道数128的feature map，类似与常用fHOG特征(h/4, w/4, 31)。

检测流程：两路输入图像分别用训练好的同一个CNN(FCN)提取特征，目标区域扩展纹理(padding=1)的输入图像，简称目标图像缩放到127*127*3,特征6*6*128，目标图像4倍大小的检测区域，简称检测图像缩放到255*255*3特征22*22*128，相似度度量是cross-correlation交叉相关，计算每个位置的相似度得到score map，其实就是拿输入特征6*6*128*1作为卷积核，对22*22*128的feature map进行卷积操作，(22-6)/1+1 = 17，得到17*17*1的输出。最后将很粗的score map双三次插值上采样，获得更精确稳定的目标位置，这一步在相关滤波中也非常常见，不过那里用了更方便的频谱插值。

Cross-correlation：FCN具有位置对应特性，原本的检测操作应该是，在检测特征图上滑窗，寻找与目标特征相似度最高的位置，这里通过卷积操作代替滑窗检测，一个字：快！准！恨！

虽然卷积是滑窗检测的高效实现，但其本质上依然是滑窗，计算速度比相关滤波慢多了。这里我们有必要对比一下(ROUND 1)：相关滤波：优点->得益于循环矩阵假设和FFT，计算速度非常快，较大feature map也能轻松应对；缺点->循环矩阵假设造成了边界效应，检测范围受限；

交叉相关：优点->没有假设也没有边界效应，是实实在在的滑窗检测，有卷积高效实现速度可以接受；缺点：计算量高，仅适合较小feature map。

尺度自适应：常用的多尺度检测方法实现尺度自适应，3个尺度更快86 fps，5个尺度更好58 fps。尺度检测是扩大或缩小检测区域，但检测图像都要缩放到255*255*3，也就是说尺度检测是天然可以并行的，SiamFC通过设置mini-batch的方式实现，一次性完成3或5个尺度样本检测，这在GPU上方便加速，但对CPU或ARM就不太友好了，单核速度需要*3或*5考虑。

在线不更新：这里的更新是指目标图像是不是更新，而非CNN的权值，CNN离线训练后就完全固定了，SGD反向传播在tracking问题中基本不可能实时。

最早16CVPRw的SINT就是在线不更新的，不更新当然速度快，但对特征的要求更高，特征必须对各种干扰和形变都非常鲁棒。SiamFC的特征来自AlexNet的conv5，属于高层语义特征，也就是说，这一层特征已经知道它要跟踪的是什么了，不会像HOG那样苛求纹理相似度。举个例子，如果跟踪目标是人，不论躺着或站着，conv5都能“认出来”这是人，而纹理特征如HOG或conv1可能完全无法匹配。

(什么是纹理，什么是语义，有无明显的界限？如果有一张100*100的苹果图像，1万个像素 vs. 一个词“apple”，算两个极端吗？)

在线不更新带来的另一个好处，SiamFC是目前最优秀的long-term跟踪算法。因为目标永远不会被污染，而且检测区域足够大，轻微的偏航都可以随时找回来。对比如下(ROUND 2)：在线更新：优点->随时适应目标的变化，和背景信息的变化，对特征的要求较低，低层特征计算速度快分辨率高；缺点->模型更新会累计误差，遮挡或失败时会学到背景，丢失后再也找不回来。

在线不更新：优点->不更新速度更快，跟踪目标永远不会被污染，long-term特性非常优秀；缺点->对特征的要求非常高，必须是表达能力足够强足够鲁棒的特征，通常高层特征计算速度慢、分辨率低。

检测区域：目标图像是加了纹理扩展的，类似Staple中的padding=1，而检测区域又是目标图像的4倍，这一设置接近ECO和BACF的检测区域，而且特征图还不用加余弦窗，检测区域算非常大了。

训练样本：SiamFC是第一个用2015 ILSVRC Object detection from video task (VID)训练的，上一篇博文已经分析过用跟踪数据库训练有严重过拟合嫌疑，而且训练数据量有限。VID有4417个视频，超过2百万标注帧，非常适合训练跟踪算法，很高兴看到今年很多论文都用这个数据库训练，我们看到的论文结果相对公平。SiamFC训练数据越多效果越好，能得益于大数据。