論文閱讀：SiameseFC

mini猿要成長QAQ發表於2018-04-09

Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking

這是ECCVw 2016的一篇論文，和staple同出於牛津組。提出一種基於全卷積孿生網路的基本追蹤演算法模型，能夠超實時的幀率達到很高的精度。

專案網頁 http://www.robots.ox.ac.uk/~luca/siamese-fc.html

開原始碼： https://github.com/bertinetto/siamese-fc

出發點

針對tracking問題，傳統方法僅通過線上學習目標外觀模型來解決，如TLD，Struck，KCF等演算法。但這類 online-only approach 只從跟蹤視訊本身進行學習，限制了可以學到的模型的豐富性，得到的模型相對簡單。

而目前基於深度學習的方法，要不就是採用 shallow methods（如：correlation filters）利用網路的中間表示作為 feature；要不就是執行 SGD 演算法來微調多層網路結構。但是，利用 shallow 的方法並不能充分發揮 end-to-end 訓練的優勢，採用 SGD 的方法來微調也無法達到實時的要求。

將DL用於tracking中，有兩點制約其發展：

1、訓練資料的稀缺。由於跟蹤目標事先未知，只能通過最初的框選定，無法預先準備大量訓練資料。

2、實時的約束。對於跟蹤問題來說，基於DL的做法雖然能有效提升模型的豐富度，能夠很好的提升跟蹤的效果，但是在時效性這一方面卻做的很差，因為DL複雜的模型往往需要很大的計算量，尤其是當使用的DL模型在跟蹤的時候需要對模型進行更新的話，需要線上SGD調整網路引數，限制了速度，可能使用GPU都沒法達到實時。

SiameseFC分別針對這兩點，利用ILSVRC15 資料庫中用於目標檢測的視訊來訓練模型（離線訓練），在跟蹤時，不更新模型（也就沒有fine-tuning），保證速度夠快。成為了使用了CNN進行跟蹤，同時又具有很高的效率的跟蹤演算法。並因其速度很快，效果很好，成為之後很多演算法（例如CFNet、DCFNet）的baseline。

簡要介紹

本文將一個全卷積 Siamese 網路嵌入到一個簡單的跟蹤演算法中，使其跟蹤效果很好，速度很快（58fps）。該 Siamese 網路使用的訓練資料是 ILSVRC15 資料庫中用於目標檢測的視訊。

針對任意目標跟蹤問題，一般使用線上學習策略來學習合適的跟蹤模型，但在使用了CNN模型後，由於需要Stochastic Gradient Descent 線上更新網路權重引數，導致速度很慢。本文提出的CNN演算法是離線學習的。

演算法原理

學習任意物體的跟蹤可以通過相似性學習來解決，在深度學習中，我們一般使用 Siamese 網路來學習深度相似性函式。

圖中z代表的是模板影象，演算法中使用的是第一幀的groundtruth；x代表的是search region，代表在後面的待跟蹤幀中的候選框搜尋區域；ϕ代表的是一種特徵對映操作，將原始影象對映到特定的特徵空間，文中採用的是CNN中的卷積層和pooling層；6*6*128代表z經過ϕ後得到的特徵，是一個128通道6*6大小feature，同理，22*22*128是x經過ϕ後的特徵；後面的*代表卷積操作，讓22*22*128的feature被6*6*128的卷積核卷積，得到一個17*17的score map，代表著search region中各個位置與模板相似度值。

總體來說，卷積網路將search image作為整體輸入，直接計算兩個輸入影象的feature map的相似度匹配，節省了計算。計算得到相似度最高的位置，並反向計算出目標在原圖中的位置。

演算法本身是比較搜尋區域與目標模板的相似度，最後得到搜尋區域的score map。其實從原理上來說，這種方法和相關性濾波的方法很相似。其在搜尋區域中逐個的對目標模板進行匹配，將這種逐個平移匹配計算相似度的方法看成是一種卷積，然後在卷積結果中找到相似度值最大的點，作為新的目標的中心。

上圖所畫的ϕ其實是CNN中的一部分，並且兩個ϕ的網路結構是一樣的，這是一種典型的孿生神經網路，並且在整個模型中只有conv層和pooling層，因此這也是一種典型的全卷積（fully-convolutional）神經網路。

具體實現

損失函式

在訓練模型的時肯定需要損失函式，並通過最小化損失函式來獲取最優模型。本文演算法為了構造有效的損失函式，對搜尋區域的位置點進行了正負樣本的區分，即目標一定範圍內的點作為正樣本，這個範圍外的點作為負樣本，例如圖1中最右側生成的score map中，紅色點即正樣本，藍色點為負樣本，他們都對應於search region中的紅色矩形區域和藍色矩形區域。文章採用的是logistic loss，具體的損失函式形式如下：

對於score map中每個點的損失：

其中v是score map中每個點真實值，y∈{+1,−1}是這個點所對應的標籤。

如上圖網路結構中所示，6*6和22*22的feature map“卷積”得到17*17的score map。對於每個score map，計算其loss為每個卷積得到的6*6小圖的loss的均值。即：

這裡的u∈D代表score map中的位置。卷積網路的引數由SGD方法最小化上圖損失函式得到。

訓練所用資料庫

與以前的演算法不一樣的是，訓練所用的資料庫並不是傳統的VOT，ALOV，OTB這三個跟蹤benchmark，而是ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）中用於視訊目標檢測中的視訊，這個資料集一共有4500個videos，視訊的每一幀都有標記的groundtruth。而VOT，ALOV，OTB這三個資料集加起來也就不到500個視訊。

實際上要先對這些資料進行處理，主要包括：

1. 扔掉一些類別： snake，train，whale，lizard 等，因為這些物體經常僅僅出現身體的某一部分，且常在影象邊緣出現；

2. 排除太大或者太小的物體；

3. 排除離邊界很近的物體。

網路結構

用模板的CNN特徵與搜尋影象的特徵進行卷積，得到整個影象的相似圖。網路結構如下：（有的部落格中說整個網路結構類似與AlexNet，但是沒有最後的全連線層，只有前面的卷積層和pooling層。）

整個網路結構入上表，其中pooling層採用的是max-pooling，每個卷積層後面都有一個ReLU非線性啟用層，但是第五層沒有。另外，在訓練的時候，每個ReLU層前都使用了batch normalization，用於降低過擬合的風險。

image情況

訓練中，從標註視訊資料庫中提取exemplar和search image對，均以目標為中心。從兩幀相隔T幀以上的影象中選取（exemplar和search image從不同幀中挑出）。每個image中目標的scale被無損縱橫比地歸一化。如果結果在以目標為中心的半徑為R的圓內則記為positive。

tips：像圖中所示的那樣，對影象進行填充，而不會損失物體尺寸上的資訊。