点滴回忆
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无标题文章

FCNT 0.599

无标题文章_第1张图片
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论文中发现conv4_3可以区分相似物体，conv5_3可以区分物体和背景。
用conv4_3训练一个SNet ，conv5_3训练一个GNet （S- spetial ,G-general）

利用第一帧图像来初始化GNet和SNet，但是两个网络采用不用的更新方法

STCT

无标题文章_第2张图片
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这个方法可以看作是一路卷积到底。

无标题文章_第3张图片
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得到预训练的特征图大小是 7X7X 512

然后又建立一个cnn 两层卷积。就是第一个图的蓝色和粉红色。得到最终结果。

和普通卷积不同的是 每个卷积层是单独训练 ensemble 在一起的

Siamese 系列的就不看了 没有用，都特别简单。 自己在上面也不会做出什么东西来

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    DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.   私有DTD <!DOCTYPErootSYST
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