Anchor Free的孪生目标跟踪
Anchor Free的孪生目标跟踪
跟踪任务可以看成是分类任务与状态估计任务的结合。分类任务的目的是精确定位目标的位置，而状态估计获得目标的姿态（即目标框）。SiamFC++一文将当前的跟踪器按照不同状态估计的方法分为三类：
- 以DCF和SiamFC为主的跟踪器，构建多尺度金字塔，将搜索区域缩放到多个比例，选择最高得分对应的尺度，这种方式是最不精确的同时先验的固定长宽比不适合现实任务；
- 以ATOM为主的跟踪器，借鉴IOUNet，通过IOU的梯度迭代来细化box，提升精度的同时带来了较多的超参数以及时间上的消耗；
- 以SiamRPN为主的追踪器，通过RPN预设anchor来回归框，这类方法虽然很高效，但是anchor的设定不但会引入模糊的相似性得分，而且anchor的设置需要有大量的数据分布先验信息，与通用跟踪的目的不符合。
本文主要记录用Anchor Free的思想来解决上述目标跟踪状态估计中存在的问题。目前比较主流的都是基于FCOS和CenterNet两种无锚框方式展开的。
FCOS类
SiamFC++: Towards Robust and Accurate Visual Tracking with Target Estimation Guidelines
论文 代码
针对siam网络分析了之前的工作不合理的地方，提出了4条guidelines：
G1：decomposition of classification and state estimation：跟踪任务可以分解为分类与状态估计。分类影响鲁棒性，状态估计影响精确性。多尺度金字塔的方式忽略了状态估计所以精确性很低；
G2：non-ambiguous scoring：分类得分应该直接表示为目标在视野中存在的置信度分数，而不是像预定义的anchor那样匹配anchor和目标，这样容易产False positive；
G3：prior knowledge-free：跟踪器不应该依赖过多的先验知识（如尺度/长宽比）。现有的方法普遍存在对数据分布先验知识的依赖，阻碍了其泛化能力；
G4：estimation quality assessment：不能直接使用分类置信度来评价状态估计，需要使用独立于分类的质量评估方式。（如RPN系列直接就是选择分类置信度最高的位置进行边框预测，而ATOM，DIMP则另外加入了IOU信息来指导边框调整）
作者依据这4条guidelines设计了SiamFC++，将目标检测中的Anchor Free的FCOS应用到Siamese框架中，整体结构如下，细节部分可以去开头我在b站的专栏。
SiamCAR: Siamese Fully Convolutional Classification and Regression for Visual Tracking
论文 代码
这一篇和SiamFC++很类似，这里仅标注一些实践细节的差异。
- backbone采用了改造的resnet50；
- multi-stage融合对相关结果拼接用1*1卷积降维/融合，而不是像siamrpn++那样对相关后的分类预测响应图加权相加；
- 分类和回归均由一个相关引出，而不是每个分支对应一个相关。这样计算量更小效率更高，而性能差不多；
- inference阶段为了避免抖动取了中心点周围top-k的均值作为最终结果。
细节同样参照开头b站专栏。
Siamese Box Adaptive Network for Visual Tracking
论文 代码 解读
同样是FCOS的应用，比较insight的地方是打标签的时候使用椭圆标签，两个椭圆，小椭圆E2内的点是positive，大椭圆E1外的点是negative，两个椭圆中间的部分为ignore。椭圆标签能够更紧凑地标注正负样本，并且设置了缓冲(ignore)以忽略模棱两可的样本。
Fully Conventional Anchor-Free Siamese Networks for Object Tracking
论文
将FCOS与级联结构结合，另一个就是分配GT到AFPN层时采用了FCOS一样的思路（划分[0,64], [64,128], [128,∞]）
Ocean: Object-aware Anchor-free Tracking
论文 代码 解读
- anchor-base方法对于弱预测的修正能力较差，因为训练时只考虑了IOU大于阈值的anchor的回归，对于跟踪过程中如果出现overlap很小的anchor很难去refine。而anchor-free可以针对每个点进行预测；
- 作者设计了一个feature alignment module来从预测框中学习object-aware feature（图2c），从而对物体尺度敏感；
- 特征融合上采用xy轴膨胀系数不同的膨胀卷积进行融合，不同膨胀的卷积可以捕获不同尺度的特征，提高最终融合特征的尺度不变性。
CenterNet类
Siamese Attentional Keypoint Network for High Performance Visual Tracking
论文
这篇将CenterNet和CornerNet结合到跟踪中，分别预测中心点和两个角点，以及运用了CBAM注意力机制强化上下文信息，应该是第一个将CenterNet/CornerNet用进来的，遗憾的是性能没有刷的很高。细节同样参照开头b站专栏。
Accurate Anchor Free Tracking
论文
这篇就是比较典型的CenterNet模式了，预测中心点，中心偏移以及宽高。
作者另外设计了backbone，最后在VOT2018性能虽然比siamrpn++略低但是速度是它的3.9倍（136FPS v.s. 35FPS）。
Siamese Keypoint Prediction Network for Visual Object Tracking
论文 代码
这一篇将casscade的思想结合在centernet类的siamese跟踪器中，看上面图2结构已经很清晰了，KPN结构如下：
还有一个需要关注的就是每个stage训练的时候分类标签的高斯方差不一样，遵循的原则就是越高的stage峰值越收束。目的即随着级联的进行，监管信号越来越严格。
其他
Correlation-Guided Attention for Corner Detection Based Visual Tracking
论文 解读
作者为了解决跟踪中回归框估计不准确的问题，引入角点检测来得到更紧致的回归框。分析了之前一些角点检测方法在目标跟踪中无法取得好性能的原因，并提出了两阶段的correlation-guided attentional corner detection (CGACD)方法。第一阶段使用siamese网络得到目标区域的粗略ROI，第二阶段通过空间和通道两个correlation-guided attention来探索模板和ROI之间的关系，突出角点区域进行检测。速度可以达到70FPS。
RPT: Learning Point Set Representation for Siamese Visual Tracking
论文 代码 原作者解读
现有的跟踪方法往往采用矩形框或四边形来表示目标的状态（位置和大小），这种方式忽略了目标自身会变化的特点（形变、姿态变化），因此作者受启发自Reppoints检测方法，采用表示点（Representative Points）方法来描述目标的外观特征，学习表示点的特征，根据表示点的分布确定目标的状态，实现更精确的目标状态估计。
具体可以参考原作者在知乎的解读，该方法取得了VOT2020-ST的冠军。
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