本文介绍了一种ACM模块在目标跟踪中的应用，它将模板、搜索区域和第一帧BBOX分为三个分支处理，通过融合特征进行分类与回归。ACM模块相比DW卷积具有训练优势且速度快。在实现过程中遇到了两个问题：1) region模块导入错误，解决方法是重新编译；2) 缺少配置文件config.yml，需手动创建或从README获取参数。
ACM模块的结构图大致如上图。
就是将模板、搜索区域、第一帧的BBOX 分成三个分支来进行处理，然后将这三部分相加传入head(与SiamBAN结构相同)得到分类与回归结果。
代码中，在初始化即生成模板时，就将kernel_part和 bbox_part生成完毕(他们会和每一帧的search_part相加)
track方法就是，每一帧都生成search_part和kernel_part和 bbox_part相加得到最终特征传入head。
他比DW卷积的好处是可以进行训练，更好的得到融合特征。而且速度也不慢,比用transformer代替DW卷积快很多。
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代码遇到的问题:
1: cannot import name region from partially initialized module toolkit
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