SiamFC 算法详解

reset2021

于 2025-04-25 12:01:43 发布

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分类专栏：目标追踪文章标签：算法目标追踪 SiamFC

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/reset2021/article/details/147504369

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1. 算法背景与发展

SiamFC(Fully-Convolutional Siamese Networks)是2016年由Bertinetto等人提出的开创性视觉目标跟踪算法，发表在ECCV会议上的论文《Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking》。它标志着深度学习在视觉目标跟踪领域的一个重要突破，为后续的孪生网络跟踪器奠定了基础。

2. 核心思想与创新

2.1 基本思想

SiamFC将目标跟踪问题转化为一个相似性学习问题，通过离线训练的孪生网络来学习一个通用的相似性匹配函数，能够在测试时直接应用于未见过的目标。

2.2 主要创新点

全卷积结构：完全基于卷积操作，保持空间信息
孪生网络架构：共享权重的双分支结构
互相关操作：高效的相似度计算方式
离线训练：无需在线学习或微调
端到端学习：直接优化跟踪目标

3. 网络架构详解

3.1 整体结构

输入:
  - z: 模板图像(127×127×3)
  - x: 搜索图像(255×255×3)

网络流程:
  φ(z) → 模板特征(6×6×128)

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SiamFC算法深度解析

reset2021的博客

04-24

296

SiamFC（Siamese Fully-Convolutional Networks）是一种基于孪生网络（Siamese Network）的视觉目标跟踪算法，由Bertinetto等人在2016年提出。适用于需要实时跟踪的场景，如无人机追踪、视频监控、自动驾驶等，尤其在对速度要求较高的场景中表现突出。，将响应图上的每个位置视为二分类样本（正样本为真实目标中心，负样本为背景区域）。：后续帧中可能包含目标的更大区域（通常为255×255像素）。输出为响应图（17×17），最大值对应目标在搜索区域中的位置。

基于全卷积孪生网络的目标跟踪算法SiamFC

jackzhang11的博客

09-03

2408

论文题目：Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking 这是ECCV16的一篇经典论文，主要的task是做视频目标跟踪VOT的。在这之前的一些深度学习算法中都需要在新视频上进行微调（即online training），以学习到新视频中目标的特征，但是fine-tune会花费很多时间，无法做到real-time。而SiamFC这篇文章，采用了一种全新的matching方法，即利用第一帧的mask和后续帧匹配，计算像素级的score map，s

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(一)Siamese目标跟踪——SiamFC训练和跟踪过程：从论文细节角度出发

BearLeer的博客

03-21

5925

SiamFC 简单介绍 SiamFC基于深度学习的方法在速度上已经超过传统的相关滤波算法，实时性极强。SiamFC基于孪生网络，该网络有两个输入，一个是模板样本Z，另一个搜索样本X。而在单目标跟踪任务中，模板样本通常选取的是视频序列第一帧中的目标，而候选样本则是之后每一帧中的图像搜索区域（search image）。孪生网络的目的是在后续帧中找到与模板帧Z最相似的候选区域，该区域即为这一帧中的目标。 SiamFC 实现方法 SiamFC网络设计结构如上图所示，其中φ\varphiφ 代表特征提取方法，原文

siamfC

yang_ID的博客

07-20

1432

class SiameseAlexNet(nn.Module): def __init__(self, gpu_id, train=True): super(SiameseAlexNet, self).__init__() self.features = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 96, 11, 2), nn.BatchNorm2d(96), nn.ReLU(inp.

SiamFC：基于全卷积孪生网络的目标跟踪算法

最新发布

04-25

好的，我现在需要详细分析用户关于SiamFC算法跟踪模型的具体步骤和过程的问题。用户希望了解其工作原理和具体实施步骤，所以需要系统地从算法流程、核心组件到训练和跟踪细节展开。首先，根据用户提供的引用内容，...

SiamFC论文解读及代码实现

weixin_43913124的博客

03-10

7692

SiamFC论文解读及代码实现摘要：传统上，任意目标跟踪的问题是通过专门在线学习目标外观的模型来解决的，使用视频本身作为唯一的训练数据。尽管这些方法取得了成功，但他们的纯在线方法固有地限制了他们可以学习的模型的丰富性。最近，有人试图利用深层卷积网络的表达能力。然而，当要跟踪的目标事先未知时，需要在线执行随机梯度下降以适应网络的权重，这严重影响了系统的速度。在本文中，我们在ILSVRC15数据集上为视频中的目标检测配备了一个基本的跟踪算法和一个新的端到端训练的孪生神经网络。我们的跟踪器以超过实时的帧速率运

siamfc代码模块详解

04-02

</think>### SiamFC代码模块工作原理及实现详解 SiamFC（全称Fully-Convolutional Siamese Networks）通过**孪生网络+互相关计算**实现高效目标跟踪[^2]。其核心模块可分为以下四部分： #### 一、特征提取网络...

单目标跟踪算法及其复现过程---SiamFC（一）

weixin_58244117的博客

04-05

4531

在test.py文件中，就是利用训练出来的模型进行测试，需要更改预训练模型的路径，测试集的路径，以OTB100为例，最后输出的是对每一帧目标位置的坐标点。代码如下：首先需要下载got10k官方库，只需要在终端输入(注意:在终端安装各种库的时候不能使用网络代理)，在环境已经配置到的情况下，只需要该其中的路径和就可以运行。这个系列博客仅为了记录各目标跟踪算法的复现（大多为跑通大佬们实现的代码），包括其中出现的很多问题和错误，学到的新知识等等。解决，而且只使用在线的方法，限制了他们可以学习的模型的丰富性。

SiamFC文档

08-20

SiamFC无水印PDF和Word翻译，参考https://blog.youkuaiyun.com/qq_36449741/article/details/99696195

SiamFC++.pptx

04-05

这是2020年旷视发表在AAAI上的论文，代码已经公布，此ppt是我组会汇报所做，思路清晰，语言简洁

【目标跟踪 SOT】SiamFC -用于对象跟踪的全卷积孪生网络

davidyang_980的博客

12-14

4055

SiamFC - 全卷积孪生网络摘要任意目标追踪问题的传统方法一般是基于在线学习的方法，只使用训练视频本身的数据，但这种方法限制了可以学习的模型的深度。虽然已经在深度神经网络上有了常识，但是当无法提前知道需要追踪那个目标时，就需要Stochastic Gradient Descent 来改善网络的权重，极大的影响了整个系统的速度。在本文中提出了一个新的端到端全卷积孪生网络(Fully- Convolutional Siamese Network)，使用ILSVRC15数据集进行训练及网络评估。我们的网络

SiamFC 学习（论文、总结与分析）

weixin_42495721的博客

09-09

1万+

文章目录前言一、SiamFC 论文学习1.介绍2.深度相似学习在跟踪中的应用2.1 全卷积孪生结构3.引入库二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言之前看了关于siamFC的论文、博客和代码，已经跑通了代码，但是，只是大概初步学习，没有认真的研究细节。为了后面更好的学习Siam系列的算法还是要重新认真的学习SiamFC。先附上论文和代码。论文：Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking 代码：基于pytorch框架的 htt

SiamFC

qq_41434501的博客

09-25

1454

目标跟踪，SiamFC，孪生网络，深度学习

【ECCV 2016】SiamFC 细节笔记

大洲的博客

05-27

3801

对SiameseFC中的一些细节做个记录 Training 对y的GT标记为y∈{+1,−1}y\in\{+1,-1\}y∈{+1,−1}，有logistic loss ℓ(y,v)=log⁡(1+exp⁡(−yv)) \ell(y, v)=\log (1+\exp (-y v)) ℓ(y,v)=log(1+exp(−yv)) 其中，v由模板分支和候选分支的到的分数值。 Score map的损...

详述Siam-CAR算法

weixin_35752233的博客

02-12

439

Siam-CAR(Siamese Correlation Attention Mechanism for Continuously Attention Reasoning)算法是一种计算机视觉任务中的注意力机制。该算法在许多视频目标跟踪任务中得到了广泛应用，例如视频目标检测和识别等。 Siam-CAR算法通过使用“Siamese”网络架构来学习目标在不同帧中的特征表示。网络使用相同的参数来提取目标...

用python写一个siamfc算法

08-25

### 回答1：当然可以。SiamFC（Siamese Fully Convolutional Network）算法是一种目标跟踪算法，可以使用Python编写。以下是使用Python实现SiamFC算法的大致步骤： 1.准备训练数据集和测试数据集。 2.搭建SiamFC神经网络结构。 3.将输入的两个图像通过SiamFC神经网络得到特征图。 4.计算特征图的相似度。 5.根据相似度，选择最可能的位置作为跟踪目标的位置。 6.反向传播更新神经网络的参数，不断优化算法的性能。 7.在测试数据集上进行测试，评估算法的性能。以上是一个大致的步骤，具体实现细节需要根据具体情况进行调整。建议您可以参考已有的SiamFC开源实现，如GitHub上的siamfc-pytorch。 ### 回答2： SiamFC（Siam Fully Convolutional）是一种基于深度学习的目标跟踪算法。下面我来解释如何使用Python实现SiamFC算法。首先，我们需要导入一些必要的库，包括OpenCV、NumPy和PyTorch。然后，我们定义一个SiamFC类，并在构造函数中初始化算法的模型。接下来，我们定义一个跟踪函数，该函数将目标的初始位置作为输入，并返回目标在后续帧中的位置。跟踪函数的主要步骤如下： 1. 首先，我们使用OpenCV从视频或摄像头中读取第一帧，并提取目标的特征信息。 2. 接下来，我们使用初始位置和特征信息来初始化目标模板。将该模板输入到模型中，得到模型的输出。 3. 在后续帧中，我们提取每一帧上目标的特征，并使用模型进行跟踪。通过计算当前帧的特征与目标模板之间的相似度，我们可以得到目标在该帧上的位置。 4. 最后，我们返回目标在每一帧上的位置。除了跟踪函数，我们还可以定义一些辅助函数，用于处理特征提取和模型的初始化。在完成所有函数的定义之后，我们可以使用该类进行目标跟踪。首先，我们创建一个SiamFC的实例，并使用其构造函数初始化模型。然后，我们调用跟踪函数，并提供目标的初始位置作为输入。随着视频的播放，跟踪函数将返回目标在每一帧上的位置。通过以上步骤，我们可以使用Python编写一个简单的SiamFC算法。请注意，这只是一个基本的实现示例，实际上，SiamFC算法具有更多的细节和优化技巧。编写一个完整的SiamFC算法可能需要更多的代码和深入的理解。 ### 回答3： SiamFC是一种基于深度学习的目标跟踪算法，它结合了孪生网络和相关滤波器的思想。下面是一个用Python实现SiamFC算法的基本框架： 1. 导入所需的库和模块： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision.models import AlexNet ``` 2. 定义SiamFC网络模型： ```python class SiamFC(nn.Module): def __init__(self): super(SiamFC, self).__init__() self.feature_extractor = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 96, kernel_size=11, stride=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Conv2d(96, 256, kernel_size=5), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), nn.Conv2d(256, 384, kernel_size=3), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(384, 384, kernel_size=3), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3), ) self.correlation_filter = nn.Conv2d(256, 1, kernel_size=1) def forward(self, template, search): template_features = self.feature_extractor(template) search_features = self.feature_extractor(search) corr = torch.nn.functional.conv2d(search_features, template_features) out = self.correlation_filter(corr).squeeze(1) return out ``` 3. 定义训练函数： ```python def train(model, optimizer, template, search, target): optimizer.zero_grad() output = model(template, search) loss = torch.nn.functional.mse_loss(output, target) loss.backward() optimizer.step() return loss.item() ``` 4. 创建数据集和加载数据： ```python # 创建数据集和加载数据的代码 ``` 5. 配置训练参数： ```python model = SiamFC() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) num_epochs = 10 # 循环训练和优化模型 for epoch in range(num_epochs): for data in dataloader: template, search, target = data loss = train(model, optimizer, template, search, target) print('Epoch: {}, Loss: {:.4f}'.format(epoch, loss)) ``` 以上是一个简单的SiamFC算法的Python实现框架。你可以根据自己的需求进行进一步的修改和优化。