SiamGATTracker（）学习

tracker()函数的作用就是传入video sequence和first frame中的ground truth bbox，然后通过模型，得到后续帧的目标位置，主要通过两个函数实现：init和tracker

• initi：当idx == 0，即传入第一帧图片时，初始化参数，计算一些之后搜索区域的中心等
• tracker：idx不等于0，传入后续的帧，根据网络返回目标的box坐标。

  class SiamGATTracker(SiameseTracker):
      def __init__(self, model):
          super(SiamGATTracker, self).__init__()
          self.score_size = cfg.TRACK.SCORE_SIZE #=====25
          hanning = np.hanning(self.score_size)
          self.window = np.outer(hanning, hanning)
          self.model = model
          self.model.eval()

训练完train_datasets之后，model要来测试样本了。在model(test_datasets)之前，需要加上model.eval(). 否则的话，有输入数据，即使不训练，它也会改变权值。这是model中含有batch normalization层所带来的的性质。 

    def init(self, img, bbox):
        
        self.center_pos = np.array([bbox[0]+(bbox[2]-1)/2,
                                    bbox[1]+(bbox[3]-1)/2])