最近Siamese真的是遍地开花
SiameseFC算是Siamese网络的应用了把
SiameseFC是一个全卷积网络，因此他可以输入任意大小的图片
在tracking中我有上一帧的BBOX，我将被跟踪的目标切出来，通过SiameseFC获得特征小图A
对于当前帧，我通过SiameseFC获得特征图B，然后在B中找与A相似度最高的位置
对应到当前帧的位置就是我们目标跟踪的建议位置
网络结构如下
训练：
输入A，B，y
y表示A，B是否为同一类
具体训练方法与Siamese有所不同，这里是计算每一个对应点的相似度，这里随便用那种方法都行
这样就得到了一个相似度矩阵
他的平均值即为这两个地方的相似度
然后使用交叉熵作为loss即可
可以看到我们使用了每个点的相似度
这就为我们后续获取mask打下了基础