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一 SiamFC++

网络结构及处理流程如下：

注意

• 大多数算法对于分类损失都采用交叉熵损失，而SiamFC++在分类分支中计算cls_score与center-ness score采用了不同的损失函数，cls_score采用focal loss，这样做是为了缓解正负样本不均衡问题；center-ness score则采用交叉熵loss。最终用这两部分对应元素相乘得到的结果是更加合理的分类结果，center_ness的作用就是对每一个正样本位置施加权重，离中心近的权重高，离中心远的权重低使得分类更加合理，增强了鲁棒性。
• 对于feature map映射问题，由于采用改进的Alexnet（no-padding），所以得到的feature map是中心对称的，而feature map上的一个像素的移动对应原图上8个像素移动（网络步长是8），因此只需计算feature map上所有像素在原图所占的区域，然后用原图大小减去映射回去的尺寸大小再除以2得到了offset，这样就确定了每一个点的位置，方便计算，至于映射回去的点是感受野的中心，验证过程如下：

最终的感受野是175，中心是87.5，这与代码中是相对应的。

二 SiamBAN

网络结构及处理流程如下：

注意

• 首先这篇文章的backbone与SiamRPN++是一样的，Resnet50，设置后2层stride为1，conv4 atrous rate=2，conv5 atrous rate=4，并且后续的处理也一致，都对后三层的特征进行融合。
• 不同之处就在于SiamBAN是anchor-free，不需要设置anchor，那么自然正负样本的判别也要改变，在基于anchor-based的方法中，正负样本的判定依据是anchor与GT之间的IOU，若满足一个阈值就判定为正样本；而对于anchor-free，比如SIamFC++中，若feature map上的像素点映射回原图上落在了GT中则判定为正样本；本文创新点就在于对正负样本的判别，如图：
  
  作者提出新的正负样本判别方法，使得划分更加准确，提升了性能；当feature map上的像素映射回原图落在椭圆E2中则判别为正样本，落在椭圆E1之外判为负样本，落在E1和E2之间则忽略。
• 对于feature map映射问题，SiamBAN的映射回原图的计算与SiamFC++的映射计算不同，根据代码得到的第一个映射点为31，计算感受野：
  
  可与看到感受野的大小已经超过了原图，但在计算感受野中心的时候需要注意网络的padding,这是我之前忽略的点，由于Resnet的网络特性，padding是必要的，所以在计算的时候需要考虑全局padding，计算得到的全局padding为206，所以相当于输入尺寸为255+2062=667，最终的1717的feature map也就相当于是在尺寸为667大小的输入上以感受野大小475为kernel，全局stride=8为步长进行卷积运算。与SiamFC++处理方法不同的主要原因还是因为padding的问题。此外在该网络的template分支的neck部分对15×15的feature map进行了crop操作，只取中间7×7的部分，这么做就是为了消除padding的影响。而对于search分支没有这一步，个人理解为：网络从template分支提取特征，而search分支只是用来搜索相应的特征，有padding的地方自然不会存在相应的特征，就不会对结果产生影响，因此也就不需要crop操作。

三 个人想法

对于Siamese网络，目前的方法都是想办法提高分类分支的性能，比如用更深的网络，增加center-ness分支，精细正负样本的划分等，而对于回归分支都是计算映射点与GT四条边之间的offsetm,没有太大改变，思考对于网络更进一步的改进的想法，则还需要更多的积累。