[人工智能]目标跟踪中cross correlation的总结与实现

最近几篇目标跟踪文章都出现了对cross correlation方面的改进， 是因为发明新tracker的趋势已经过去了吗？其实我之前也思考过，一直直接拿来用的depth-wise correlation是否是最优的融合模板特征和搜索特征的操作，有没有或能不能找出比这个更有效的融合方式，但是一直停留在思考层面，但是就有好几篇工作都涉及到了这一点：
总共应该有以下几篇：

前两篇熟悉一点，后几篇没听说过一点，下面就其原理和实现分析一下:
在看下面之前，先放一个基础知识F.conv2d，看不懂的可以去这里看示意图：
官方的参数列表是这样的：

torch.nn.functional.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1)

• input – input tensor of shape (minibatch,in_channels,iH,iW)
• weight – filters of shape(out_channels, $\frac{in\_channels}{groups}$,kH,kW)
• output – output tensor of shape (minibatch,out_channels,oH,oW)

1、naive correlation

这个就出自最早的SiamFC啦，直接就是模板特征作为核去和搜索帧特征互相关，实现上就是一个卷积操作，示意图可看下面:

就是模板帧特征在搜索帧特征上滑动，逐通道之间互相作内积，最后输出的就是一个通道数为1的特征。
代码实现:

def naive_xcorr(self, z, x):
        # naive cross correlation
        nz = z.size(0)
        nx, c, h, w = x.size()
        x = x.view(-1, nz * c, h, w)
        out = F.conv2d(x, z, groups=nz)
        out = out.view(nx, -1, out.size(-2), out.size(-1))
        return out

2、depth-wise correlation

这个就出自最早的SiamRPN++啦，思路上和naive correlation差不多，只不过一个是全部通道加和起来了，一个就是一个通道就输出一个通道，示意图可看下面:


代码实现:

def depthwise_xcorr(search, kernel):
    """depthwise cross correlation
    """
    batch = kernel.size(0)
    channel = kernel.size(1)
    search = search.view(1, batch * channel, search.size(2), search.size(3))
    kernel = kernel.reshape(batch * channel, 1, kernel.size(2), kernel.size(3))
    out = torch.nn.functional.conv2d(search, kernel, groups=batch * channel)
    out = out.view(batch, channel, out.size(2), out.size(3))
    return out

3、pixel-wise correlation

虽然Alpha-refine提到了这种correlation，其实采用的是Ranking Attention Network for Fast Video Object Segmentation这篇文章里的思想，因为两者最后都得预测mask，所以借鉴了一下。

就是让模板特征的HzWz个1x1xC特征与搜索帧特征进行卷积，最后的通道数是HzWz，大小因为核大小是1x1的，所以不会改变，就是Hx和Wx。这个甚至不需要用到卷积函数，直接tensor矩阵相乘就行。

代码实现：

def pixelwise_xcorr(kernel, search):
    b, c, h, w = search.shape
    ker = kernel.reshape(b, c, -1).transpose(1, 2)
    feat = search.reshape(b, c, -1)
    corr = torch.matmul(ker, feat)
    corr = corr.reshape(*corr.shape[:2], h, w)
    return corr

4、pixel-to-global correlation

这种相关方法在PG-Net: Pixel to Global Matching Network for Visual Tracking中提出来，目前还没有开源。但是还是比较简单能理解的，相当于经过了两次的pixel-wise correlation:

先让模板特征$Z_f$，维度为$h_z?w_z?c$，分别从空间和通道两个方面来reshape成$n_z=h_z?w_z$个$1?1?c$和$c$个$1?1?n_z$的filter，然后搜索帧特征分别经过这两种filter，最后得到输出特征，具体shape如下变化:

可以自己实现一下:

def pg_xcorr(kernel, search):
    b, c, h, w = search.shape
    ker1 = kernel.reshape(b, c, -1)
    ker2 = ker1.transpose(1, 2)
    feat = search.reshape(b, c, -1)
    S1 = torch.matmul(ker2, feat)
    S2 = torch.matmul(ker1, S1)
    corr = S2.reshape(*S2.shape[:2], h, w)
    return corr

5、saliency-associated correlation

这种相关方法在ICCV2021 Saliency-Associated Object Tracking中提出来，目前还没有开源和复现。

6、AutoMatch

这种相关方法在ICCV2021 Learn to Match: Automatic Matching Network Design for Visual Tracking中提出来，目前还没有开源和复现。这里用到了NAS(Neural Architecture Search)的思路让网络自动选择6种相关方式中最优的进行，感觉是集大成者，做到头的感觉。