【论文笔记】目标跟踪算法之Siamese-FC

Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking

一、简介

目标跟踪和目标检测还不一样，它不是对每一帧的detection，我刚开始接触跟踪算法的时候就以为是这样的，其实这么说是不准确的，因为这样做每一帧的detection速度慢实时性不好，peformance不理想，且只能针对能识别的目标进行跟踪。VOT是跟踪领域里的一个重要的竞赛，他的规则是给你一段视频，然后在视频的第一帧给一个bounding box（框住你要跟踪的对象），然后要在视频播放的过程中一直跟踪这个对象，整个跟踪过程就是一个线下的过程，要知道的是，对于这个要跟踪的目标你的分类模型未必认识，比如一个异型物体——你根本找不到与这个物体有关的训练集（比如说迪迦里的小怪兽），所以想对每一帧通过detection来进行跟踪是行不通的。因此跟踪的依据是第一帧里给出的信息。用深度学习来解决上述单目标跟踪的问题，就是Siamese系列网络存在的真实意义了。

二、补充知识

进入主题之前，先了解一下什么是Siamese网络。Siamese翻译为中文的意思是“暹罗”的意思，是古时中国对泰国的叫法，Siamese在英语中是“孪生”、“连体”的意思，这是为什么呢？

十九世纪泰国出生了一对连体婴儿，当时的医学技术无法使两人分离出来，于是两人顽强地生活了一生，1829年被英国商人发现，进入马戏团，在全世界各地表演，1839年他们访问美国北卡罗莱那州后来成为“玲玲马戏团” 的台柱，最后成为美国公民。1843年4月13日跟英国一对姐妹结婚，恩生了10个小孩，昌生了12个，姐妹吵架时，兄弟就要轮流到每个老婆家住三天。1874年恩因肺病去世，另一位不久也去世，两人均于63岁离开人间。两人的肝至今仍保存在费城的马特博物馆内。从此之后“暹罗双胞胎”（Siamese twins）就成了连体人的代名词，也因为这对双胞胎让全世界都重视到这项特殊疾病。

简单来说，Siamese网络其实是一种相似性度量的方法。Siamese的主要思想是通过一个函数将输入映射到目标空间，在目标空间使用简单的距离（欧式距离、余弦距离等）进行对比相似度。当类别数多，但每个类的样本数量相对较少的情况下可用来做类别的识别或分类。
整个网络的表达式为:
$$E_W({\mathbf{X}}_1,{\mathbf{X}}_2)=||G_W({\mathbf{X}}_1)-G_W({\mathbf{X}}_2)||$$这里的损失函数为：

在训练阶段，最小化来自同一类别的一对样本的损失函数值，最大化来自不同类别的一对样本的损失函数值。我们的目的就是去找一组参数W，使得当X1,X2属于同一个类别时，相似性度量$E_W({\mathbf{X}}_1,{\mathbf{X}}_2)$是一个较小的值，当X1,X2不是同一个类别时，$E_W({\mathbf{X}}_1,{\mathbf{X}}_2)$较大。

三、算法总体框架

图1.算法框架图

在训练时，先将模板图片和待搜索图片统一“修改”到固定尺寸（后面会详细介绍），然后成对输入到网络中。图中上面的分支$z$代表模板图像，也就是要跟踪的目标所在的位置，尺寸为$127\times 127\times 3$，模板$z$经过特征提取网络 $\phi$后得到尺寸为$6\times 6\times 128$的特征图；下面的分支的$x$代表整个待搜索画面，尺寸为$255\times 255\times 3$，待搜索图像$x$经过同样的特征提取网络 $\phi$ 后得到尺寸为$22\times 22\times 128$的特征图。然后以模板$z$的特征图作为卷积核在$x$的特征图上进行卷积操作，图中的$\ast$号，得到一个$17\times 17$的分数图score map，代表着搜索区域中各个位置与模板$z$的相似度值。

从图一和文章题目我们可以很容易理解算法的框架，算法本身是比较搜索区域与目标模板的相似度，最后得到搜索去区域的score map。其实从原理上来说，这种方法和相关性滤波的方法很相似。其在搜索区域中逐点的目标模板进行匹配，将这种逐点平移匹配计算相似度的方法看成是一种卷积，然后在卷积结果中找到相似度值最大的点，作为新的目标的中心。

上图中的 $\phi$ 其实是AlexNet中的一部分，只是把全连接层去掉而已，并且两个 $\phi$的网络结构和参数是一样的，这是一种典型的孪生神经网络，并且在整个模型中只有conv层和pooling层，因此这也是一种典型的全卷积（fully-convolutional）神经网络。

四、具体实现

4.1 数据集的处理

前面提到，训练时数据输入网络前要先把图像固定到特定的尺寸，论文里使用的尺寸为：模板$127\times 127$，待搜索图像$255\times 255$。固定图像尺寸的目的是使得跟踪的目标始终处于视频的正中心，如图2所示，这些图片截取自视频中不同的两帧。
这里不是简单的使用修剪或拉伸来处理的，如果这样做的话会丢失掉原图的信息。这里使用的做法是，如果bounding box的尺寸为(w,h)，填充的边缘为p，那么缩放系数s的选择依据是使得缩放后的框框的面积等于一个固定的常数，即：$$s(w+2p)\times s(h+2p)=A$$文中使用的A是$127\times 127$，图像边缘的填充为$p=(w+h)/4$

4.2 损失函数

为了构造有效的损失函数，对搜索区域的位置点进行了正负样本的区分，即目标一定范围内的点作为正样本，这个范围外的点作为负样本，例如图1中最右侧生成的score map中，红色点即正样本，蓝色点为负样本，他们都对应于search region中的红色矩形区域和蓝色矩形区域。文章采用的是logistic 损失。
对单个样本的损失为$$l(y,v)=log(1+e^{-yv})$$ 其中$v$是score map中这个点的分数值，数值越大则认为是目标的概率越大，$y\in \{+1,-1\}$是这个点的label，表示这个点在目标附近是1，在其他地方标为$-1$，这样，当$v$较大且$y=1$时，认为跟踪正确，得到的损失函数值$l$很小，相反，当$v$较大且$y=-1$时，表示跟踪到了错误的位置，损失函数$l$就很大。

上面的$l$是score map中每个点对应的loss值，而对于整体的Loss，则采用的是全部点的loss的均值，即$$L(y,v)=\frac{1}{|D|}\sum _{u\in D}l(y[u],v[u])，其中y[u]\in \{+1,-1\}$$这里的$y$的选定规则如下，R是半径

通过SGD最小化目标函数，求得跟踪器的参数$\theta$：$$\arg \underset{\theta }{\min }{\mathbb{E}}_{(z,x,y)}L(y,f(z,x;\theta ))$$

五、实验结果

可以发现，SiamFC不损失准确率的情况下，速度比其他模型提升了非常多。
VOT-15的排名

六、总结

可以看到，SiamFC网络结构非常简单，通过相同的网络提取出图像的特征，然后通过类似于卷积的相关操作的方法处理这些特征，可以快速的实现模板与搜索区域的$17\times 17$元素进行比对，输出的$17\times 17$的score map给出了每个元素(位置)和模板图像的相似度。但很明显，SiamFC是有缺陷的，首先是由于没有回归，网络无法预测尺度的变化，所以只能通过多尺度测试来预测尺度的变化，这会降低速度。其次，输出的响应图的分辨率较低，为了得到更高精度的位置，SiamFC采用插值的方法，把分辨率放大16倍，达到与输入相近的大小，这会降低跟踪的精度。
不管怎么说，SiamFC的提出意义还是非常重大的，它把端到端的深度学习方法引入到了单目标跟踪领域里面，并且速度和性能都还算可以，这为后续的Siamese结构在跟踪领域的应用打下了坚实的基础。