siamfC

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

SiamFC

• • 特征提取网络
  • 孪生网络讲解
  • SiamFC孪生网络细解
  • 单目标跟踪

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特征提取网络

siamfc 特征提取网络是以 Alexnet 为基础的，通过 Alexnet 构建孪生网络

代码语言：javascript复制

    def __init__(self, gpu_id, train=True):
        super(SiameseAlexNet, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 96, 11, 2),            #（1）Conv1  stride=2 第一个卷积层--输入通道，输出通道，卷积核的大小，(stride)步长
            nn.BatchNorm2d(96),     #输入通道
            nn.ReLU(inplace=True),  #
            nn.MaxPool2d(3, 2),                 #Pool1  stride=2 卷积核大小，stride步长
            nn.Conv2d(96, 256, 5, 1, groups=2), #（2）Conv2  stride=2    对于每一个组输入是48 第二个卷积层
            nn.BatchNorm2d(256),  #输入通道，
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(3, 2),                 #Pool2 stride=2
            nn.Conv2d(256, 384, 3, 1),          #（3）Conv3
            nn.BatchNorm2d(384),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(384, 384, 3, 1, groups=2),#（4）Conv4 groups分成两个组，对于每一个组输入是192
            nn.BatchNorm2d(384),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(384, 256, 3, 1, groups=2) #（5）Conv5
        )
        self.corr_bias = nn.Parameter(torch.zeros(1)) # Parameter

孪生网络讲解

这里的孪生网络和siamfc的区别