本文介绍了一种在SiamFC网络中引入Triplet Loss的方法，以提高目标跟踪的准确性。该方法在保持实时性的前提下，通过优化损失函数增强了tracker的分辨力。与传统的Logistical损失相比，Triplet损失能更充分地利用样本间的关系。
Triplet Loss in Siamese Network for Object Tracking 项目主页
写在前面
这篇文章发表在ECCV2018上，速度快，精度还行，但是个人感觉还是因为方法比较新才被接收的。这篇文章的思路其实很简单，很大的篇幅都是在解释triplet loss为什么管用，在这里就不详细描述这块内容，主要掌握一下思路，具体的公式以及可视化的比较可以去看论文。
Motivation
- 一个动机是使用Siamese的动机，那些需要在线更新的tracker十分费时，所以才要用这种realtime的结构；
- 另一个动机是本文是出发点：SiamFC虽然使用了比较好的特征，但是它没有充分利用样本直接的联系。
Contribution
- 将三元组损失引入到SiamFC中，使得tracker更加具有分辨力；
- 做了充分的公式推导，严谨得通过理论证明了为什么引入三元组损失管用
Algorithm
网络结构如上图，其实和SiamFC就是一样的，文章还特意把SiamFC使用的logistical损失也画了出来，从上图中也可以看到，logistical的损失一共有M+N中，这里的M是指正样本对，N是指负样本对的个数。也就是Triplet的损失一共有M×N种，而logistical的损失只有M+N中，这样的话肯定是Triplet利用到的信息更多。这个文章的网络结构和参数都和SiamFC一样，只是最后在损失函数上有了改变，所以速度和SiamFC几乎是一样的。
下面对比两个损失函数：
1、Logistical
L
l
(
Y
,
V
)
=
∑
x
i
∈
X
w
i
l
o
g
(
1
+
e
−
y
i
⋅
v
i
)
L_l(Y,V) = \sum_{x_i \in X}w_ilog(1+e^{-y_i\cdot v_i})
Ll(Y,V)=xi∈X∑wilog(1+e−yi⋅vi)
2、Triplet
L
t
(
V
p
,
V
n
)
=
−
1
M
N
∑
i
M
∑
j
N
l
o
g
(
e
v
p
i
e
v
p
i
+
e
v
n
j
)
L_t(V_p,V_n) = -\frac{1}{MN}\sum_{i}^M\sum_j^Nlog(\frac{e^{vp_i}}{e^{vp_i}+e^{vn_j}})
Lt(Vp,Vn)=−MN1i∑Mj∑Nlog(evpi+evnjevpi)
其中Y表示ground truth， V表示样本 ， V p V_p Vp表示正样本对， V n V_n Vn表示负样本对。
从两个损失函数中，我们也可以看出不同，第一个只是单纯的使用正样本对和负样本对，而第二个损失函数，正样本和负样本之间是有关系的，这样就充分利用了样本之间的一些联系。
这么做的意义就是希望当
v
p
<
v
n
v_p <v_n
vp<vn的时候，损失函数给出的梯度大，也就是强调了需要优化的地方。 文章中有一节是对比两个损失的梯度变化的，对这个做了详细的解释，感兴趣的可以去看文章。
Experiment
这是对比梯度的实验。
总结
优点
- 将三元组损失引入到SiamFC网络，使用的输入还是原始输入，特征提取过程都与SiamFC一样，只是在损失函数上面做了优化，但是在文章中试的三个tracker上效果都有提升；
- 有很完善的证明过程，也做了可视化的对比，有比较扎实的理论基础。
缺点
- 缺点的话就是SiamFC的一些缺点了吧，没有bbox回归，只在固定的search region里面搜索，目标reappear就不行了；
- 相似性检测的方法可能对目标的表观变化比较敏感，缺少模板更新；
- etc
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