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    原文链接 论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/He_A_Twofold_Siamese_CVPR_2018_paper.pdf 摘要 1.本文核心一:将图像分类任务中的 语义特征 (Semantic features) 与相似度匹配任务中的 外观特征(Appearance features)互补结合,非常适合与目标跟踪任务,因此本文方法可以简单概括为:SA-Siam=语义分支+外观分支; 2.Motivation:目标跟踪的特点是,我们想从众多背景中区分出变化的目标物体,其中难点为:背景和变化。本文的思想是用一个语义分支过滤掉背

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