? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? SiamRpn的流程
SiamRpn++是在SiamRpn的基础上进行修改，主要针对两个问题
? ? ? ? 1、由于padding会破坏特征图像的平移不变性。我们知道在siamFC中训练时，因为搜索帧总是以bbox为中心进行采样，所以会导致网络在训练时总是给中间的anchor更多的权重。因此无法使用深层的网络，因为深层网络需要添加padding，会导致搜索帧的bbox发生偏移，我们所采取的方法是在获取search frame的时候，让bbox在整个搜索帧的位置发生偏移，这样使得bbox不是总在图像中间，能够解决平移不变性的问题。
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? ? ? ? 2、由于在siamRpn中的搜索帧以及模板帧的参数数量严重的不平衡，所以我们提出Depth-wise Cross Correlation Layer,进行互相关的搜索帧以及模板帧w1xh1xchannel1.w2,h2xchanel1,他们的通道数相同，然后每个feature map进行互相关，最后生成w3xh3xchanle1,再对其进行一个1x1的卷积来升维
Siamrpn++会融合三个rpn层通过
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来进行预测框的回归以及分类预测。由于模板层的添加了padding使得模板层的特征图过大，大概是15x15,所以我们只从中间取7x7，通过获取conv4所产生的特征图，我们发现相同的类别在同一个channel有高响应值
?loss使用的是分类损失函数以及L1loss的回归损失