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本译文为了方便自我阅读，有能力请阅读原版：https://arxiv.org/abs/1911.07241摘要通过将视觉跟踪任务分解为两个子问题，分别是像素类别的分类和该像素处对象边界框的回归，提出了一种新的全卷积孪生网络，以逐像素的方式解决端到端的视觉跟踪问题。该框架由两个简单的子网组成：一个用于特征提取的孪生子网和一个用于边界框预测的分类回归子网。SiamCAR采用在线训练和离线跟踪的策略，在训练过程中不使用任何数据增强。主要贡献有：提出孪生分类和回归框架用于跟踪，框架结构简单，性能强大。提