论文笔记 Visual Tracking with Fully Convolutional Networks

看了这波作者的第二篇文章，不知不觉还是想看看他们的第一篇，ICCV2015的文章。

文章主要提出了一种通过利用不同层的CNN特征，进行 online visual tracking 的方法。

三个观察（之所以提出不同层CNN特征的利用，主要是基于下面3个观察）：

（1）CNN 特征图的感受域很大，但是特征图中的激活点是很局部且稀疏的，被激活区域和目标有很强的相关性

（2）许多CNN 特征图是多噪声而不能用于区分特定目标与背景的

（3）高层往往包含不同目标类别的信息，而底层更容易区分同一类内的不同物体

作者实验发现，对于16层（13个卷积层+3个全连接层）的在ImageNet图像分类上预训练的VGG网络，conv4-3层和conv5-3层的特征刚刚好对于tracking很有意义。（conv4-3：第10层卷积层，conv5-3：第13层卷积层）

下图（b）conv4-3 layer可以用于该目标物体与背景区分；

 图（c）conv5-3 layer可以用于该目标同类物体与非同类物体区分。

算法流程如下：

算法步骤如下：

（1）通过VGG网络获得conv4-3和conv5-3 layers

（2）A general network (GNet)通过conv5-3层获得同一类的信息，即用于不同类的区分

（3）A specific network (SNet)通过conv4-3层获得待跟踪目标与背景区分，即用于类内是否目标的区分

（4）GNet,SNet均采用第一帧进行初始化，通过第一帧图像得到一个前景heat map regression

（5）对于后面新的一帧，对以上一帧目标位置为中心的感兴趣区域(ROI)进行剪切，包含目标和背景上下文信息，通过全卷积网络进行传递

（6）GNet和SNet网络各自产生一个前景heat map，基于这两个热度图进行目标定位

（7）干扰项检测决定采用前一步产生的哪一个热图，作为最后目标的位置。

这里还有一个重要的细节，作者在后面详细介绍，概述就是（4）的heat map regression，通过第一帧具有groundtruth标记的图像，和热度图回归模型，sel-CNN，迭代得到该目标的热度图模型。即使得：输入为第一帧图像的sel-CNN，在迭代多次后输出热度图与groundtruth的热度图一致，数学上即为，该sel-CNN的Loss函数如下：



因此，当（4）完成后，对于新的一帧图像，输入sel-CNN，则认为输出的热度图反应了新一帧图像上目标的热度图，因此而通过输出的热度图，可以定位新帧的目标位置。

部分结果：