单目标跟踪小综述-技术圈

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最近看了几篇关于单目标跟踪的paper，为了方便自己梳理脉络同时和大家交流讨论，将一些重要的paper整理在这。

　　首先用一张图罗列下本文涉及到的paper：

一. 关于单目标跟踪

本人不了解传统的相关滤波法，所有想法总结仅仅建立在深度学习的基础上。对于单目标跟踪而言一般的解释都是在第一帧给出待跟踪的目标，在后续帧中，tracker能够自动找到目标并用bbox标出。关于SOT(single object track)，有两条思路。第一种，我们可以把跟踪粗暴地当做一个配对问题，即把第一帧的目标当做模板，去匹配其他帧。基于这种思路，网络并不需要“理解”目标，只需当新的一帧图像来到时，拿着模板“连连看”找相同就可；siam系列实质上就是这个思路，每次两个输入，模板和新图片，然后通过网络在新图片上找和模板最相似的东西，所以这条思路的关键在于如何配得准。另一种思路是通过第一帧给出的目标“理解”目标，在后续帧中，不需要再输入模板，即只有一个输入，网络可以根据自己理解的模板，在新图片中预测出目标，所以这条思路的关键在于如何让网路仅仅看一眼目标(第一帧)就能向目标检测那样，“理解”目标，这就涉及到单样本学习问题，也是检测和跟踪的gap。

二. SiamFC

目前基于siamese系列的网络已经占据了单目标跟踪大半壁江山。这一切都源于2016年siamFC的提出，siamfc实际上就是将跟踪当做匹配问题，下面具体介绍siamfc。

　　首先简单介绍下siamfc的网络框架，图中ｚ是模板(即待跟踪的目标)，ｘ是当前帧的图像，是用于提取图像特征的卷积网络，因为作用于ｘ(srch_img)的与作用于ｚ(template)的完全一样所以称为孪生网络(siamese)，经过卷积网络提取特征后分别得到ｘ和ｚ的feature map,然后将二者卷积( 表示卷积)，即将６×６×１２８的feature map当做卷积核，在２２×２２×１２８上进行卷积得到１７×１７×1的heatmap,heatmap上值最大的点就对应于ｘ图像中目标的中心。

　　下面说一些细节，首先网络是5层不带padding的AlexNet。显然５层不符合深度学习“深”的理念，但是由于网络不能加padding所以限制了网络深度，为什么不能padding呢，事实上target在ｘ上的位置，我们是从heatmap得到，这是基于卷积的平移等变性，即target在ｘ上平移了ｎ，相应的就会在heatmap上平移n/stride，且值不会变。但如果加入了padding,对于图像边缘的像素，虽然也会平移，但值会变，因为padding对图像的边缘进行了改变。siamRPN++和siamDW解决了这个问题，后面会详细讲。然后是训练时，x和ｚ的获取方式：z是以第一帧的bbox的中心为中心裁剪出一块图像，再将这块图像缩放到１２７×１２７，２５５×２５５的srchimg也是类似得到的。

这里有几个细节需要注意，

第一，template与srch_img的中心就是目标的中心，且template是裁剪过的，如果不裁剪那么template中背景过多，导致匹配失败。不过在siamfc中背景信息完全被丢弃，换句话说，siamfc对缺乏对背景的利用，也导致模型的判别性不足，后续有相关工作对此进行改进。

第二，训练阶段的标签怎么得到呢，如果只是简单将目标所在位置标为１，其他位置标为０，就会产生严重的样本不均衡问题，于是作者将离目标中心点ｒ半径内的label都设置为１，其他设为０，loss function为

,y为预测值，ｖ为标签值，这里关于label的设置也有一些可以优化的点，使用focal loss是否对模型的判别性是否会更高呢。

第三，在测试时，siamfc的template是不更新的，即一直为第一帧，这就导致模型的鲁棒性不佳，例如随着时间的变化template出现遮挡、模糊等情况，但是如果更新策略不佳又会引入模板污染、过拟合等问题，在这方面也有相关工作讨论。在测试时，首先搜索区域不是整个srchimg而只是之前的四倍大小的搜索区域，其次在feature map上加了余弦窗，最后为了解决尺度问题，对srch_img进行缩放了３种尺度。

三. Siam系列

1. SiamRPN

　　SiamRPN是CASIA在2018提出来的网络，它将siam与检测领域的RPN进行结合。关于RPN(faster RCNN)可以参看faster RCNN,这篇帖子写得非常好。在检测领域RPN本意是用作检测，它将feature map上的各个点当做锚点，并映射到映射到输入图片上，再在每个锚点周围取９个尺度不同的锚框，对每个锚框进行检测是否有物体以及位置回归。

　　siamRPN的网络框架见上图，这里可以从one-shot的思路理解sianRPN，我们把template分支的embedding当作卷积核，srch_img分支当作feature map，在template与srchimg卷积之前，先将卷积核（即template得到的feature map）通过1*1卷积升维到原来的2k(用于cls)和4k（用于位置的reg）倍。然后拉出分类与位置回归两个分支。(建议没看多RPN的朋友看下上面推荐的那篇讲faster rcnn的帖子，看完这里就自然懂了)。这里的anchor到底是什么呢，根据笔者粗浅的理解，siamfc相当于直接将template与srching直接卷积匹配，而siamRPN在template上引入k个anchor相当于选取了k个尺度与srch_img进行匹配，解决了尺度问题。（笔者对anchor的理解还不够深入，后面深入研究下再写一篇文章专门探讨anchor的本质及其优缺点）

　　siamRPN无论是在A还是R上都优于siamfc（这里补充一下，对于跟踪而言主要有两个子指标A(accuracy)与R(robust), A主要是跟踪的位置要准，R主要是模型的判别性要高，即能够准确识别哪些是目标，从而判断出目标的大致位置。关于Ｒ与Ａ可参见VOT评价指标）,也就是说siamrpn的模型判别性与准确性都比siamfc好，结果见下图。

　　笔者认为，准确性的提升主要来自与siamrpn将位置回归单独拉出来作为一个分支，这一点在后续的siamfc++中也可以看到作者相关的论述。在模型判别性方面，笔者认为，提升的关键在于siamrpn在进行匹配（即template与srchimg卷积的过程）时，由于引入了k个anchors,相当于从k个尺度对template与srch_img进行更加细粒度的匹配，效果更好也是情理之中。另外很重要的一点就是sianrpn解决了尺度问题。

2. DaSiamRPN

　　关于这篇文章，笔者之前在github上做过一些笔记，这里就简单摘录一些，具体笔记见DaSiamRPN。

　　DasiamRPN并没有对siamfc的网络结构进行过多的改进，而是从训练数据，模板更新，搜索区域三个角度对模型的rubost进行了提升。使得SiamRPN网络能够适应长期跟踪。

　　首先作者对siamrpn的缺点进行了分析，主要有三点：

在训练阶段，存在样本不均衡问题。即大部分样本都是没有语义的背景（注：背景不是非target的物体，而是指那些既不属于target，也不属于干扰物，没有语义的图像块，例如大片白色。）这就导致了网络学到的仅仅是对于背景与前景的区分，即在图像中提取出物体，但我们希望网络还能够识别target与非target物体。作者从数据增强的角度解决此问题。
模型判别性不足，缺乏模板的更新，即在heatmap中很多非target的物体得分也很高；甚至当图像中没有目标时，依然会有很高的得分存在。作者认为与target相似的物体对于增强模型的判别性有帮助，因此提出了distractor-aware module对干扰（得分很高的框）进行学习，更新模板，从而提高siam判别性。但是排名靠前的都是与target很相似的物体，也就是说该更新只利用到了target的信息，没有利用到背景信息。
由于第二个缺陷，原始的siam以及siamRPN使用了余弦窗，因此当目标丢失，然后从另一个位置出现，此时siam不能重新识别target, (siamRPN的搜索区域是上一阵的中心加上预设的搜索区域大小形成的搜索框)，该缺陷导致siam无法适应长时间跟踪的问题。对此作者提出了local-to-global的搜索策略，其实就是随着目标消失帧数的增加，搜索区域逐渐扩大。

　　针对这三个问题，作者给出了相应的解决方案。首先对于数据问题，当然是使用数据增强，主要方法有：增加训练集中物体的类别；训练时使用来自同一类别的负样本，以及来自不同类别的正样本辅助训练；增加图像的运动模糊。关于template的更新问题，作者对heatmap得到目标先NMS去除一些冗余框，然后将相似度靠前的框（干扰物）拿出来，让网络对其学习，拉大target_embedding与这些干扰物之间的相似度。这样的优点在于既综合了当前帧的信息，同时因NMS靠前的都与目标很相似，这就抑制了模板污染问题。

3. siamMask

　　关于siamMask，先放一张效果图，就可以知道他做的是什么工作。

　　简单来说siamMask就是将跟踪与分割结合到了一起，从其结果上，相比与之前的视频分割工作，其提升了速度，相比与之前的DasaimRPN其提升了A与R.

这里不对分割进行探讨，仅从跟踪的角度来看，笔者认为saimMask的提升相比与siamRPN主要来源与多任务学习(即更加精细的像素级的数据集与学习任务)。

　　上图是siamMask的网络框架，从中我们也可以看出，就网络本身而言，siamMask只是比siamRPN多了一个(分割)分支，即多了一个学习任务。

4. siamRPN++

　　siamRPN++可以说是将siam系列网络又推向一个高峰，它解决的是如何将siam网络加深的问题。笔者在写siamfc那部分时提到，siamfc中的backbone使用的是只有５层的AlexNet,且不含padding, 其实在siamrpn的backbone也很浅。这是因为网络不能加padding, 不能加padding,那么随着网络深度的增加，feature map就会越来越小，特征丢失过多。而加padding则会破坏卷积的平移等变性。在siamrpn++中，作者是从实验效果的角度对padding进行探究。作者认为padding会给网络带来空间上的偏见。具体来说，padding就是在图片边缘加上黑边，但是黑边肯定不是我们的目标，而黑边总是在边缘，那么对于神经网络来说，它就会认为边缘都不是目标，即离边缘越远的越可能是目标。这就导致了神经网络总是习惯认为图像中心的是目标，而忽视目标本身的特征，而siamfc的训练方法target也确实是在图片中央。（这里需要指明的是，在siamfc的训练过程中，总是让template与srch_img处于图片的中央，作者在siamfc中说因为他们使用了全卷积的结构，所以在siamfc中不会有空间上的bias，显然这里的结果和siamrpn++的结果有矛盾，这也是笔者在写这篇贴子时想到的，siamfc到底有没有空间的bias还有待笔者代码测试，也欢迎评论区小伙伴讨论。）

　　回到siamrpn++上来，有了上面的分析，解决办法自然也就有了，既然网络总是习惯认为中心是目标，那让target不要总是在图片中央不就好了，于是siamrpn++最大的贡献就产生了，在训练时让目标相对于中心偏移几个像素，论文中实验表明偏移64个像素最佳.

关于网络结构方面，siamrpn++也在siamrpn的基础上做了一些改进，见上图，首先当然是加深backbone，论文中使用了resNet50。此外在核相关环节，siamrpn是直接将template与srch_img的经过backbone后的embedding都先升维至原来的2k倍和4k倍，这样做的缺点是参数量的不平衡，即在核相关环节的参数量是其余环节的4倍，这为训练增加了难度（为什么增加了难度？）。这种参数量的不平衡主要来自与核相关的卷积操作，因此siamrpn++使用depthwise cross correlation的卷积方式，用下面这张网上截来的图来说明这种操作。

除此之外，siamrpn++还综合了更多的特征，见网络框架图。这中融合使得网络学会更多的图像特征，在最近的siamCAR中也使用了类似的方法，分刷得很高，看来特征融合确实是提分利器。

最后放下siamrpn++的测试结果，

不得不承认，siamrpn++的EAO(综合了A和R的指标)还真是高得惊人，不过仔细看A与R可以发现，siamrpn++的Accuracy非常出众，但robustness提升空间还很大，也就是说，网络的判别性并没有那么惊艳，但是讲道理网络深度加深而且还有特征融合的助力，最受益的应该就是R，这其中原因还有待笔者跑跑代码再做评论（盲猜是不是模板未更新的缘故，然而加入了模板更新的Dasiamrpn的R值更高）。

5. siamDW

与siamrpn++一样siamDW也是解决siam系列网络深度的问题，两篇都同为CVPR2019的oral。

siamDW认为siam系列网络不能加深原因有二：第一，随着网络深度的增加，网络的感受野增加，从而减少了网络的判别性与回归的准确度；第二，padding会引入spatial bias，因为如果使用padding的话，对于卷积核（template）来说是一定带来说是一定带padding，而对于search image中间部分是没有padding的，只有边缘的才有padding，作者认为这会导致不连续，导致对于search image边缘的目标识别很差。因此本文的作者从两个方面探究了加深siam系列网络的办法：第一，感受野的问题，作者探究发现siam系列网络prefer small stride,4~8最宜，同时网络最后的感受野最好在整幅exemplar的60%至80%最佳，stride也要根据这个来调整；针对padding问题，作者设计了一种新的残差网络结构，先padding，得到feature map后再删除feature map上受padding影响元素。

再来看下结果

6. siamFC++

针对siam网络分析了之前的工作不合理的地方，提出了4条guidelines，并就这4条guidelines对siamfc进行了改进，个人认为这几点guidelines非常有意义。

跟踪网络分为两个子任务，一个是分类，一个是位置的准确估计。即网络需要有分类与位置估计两个分支。缺少分类分支，模型的判别性会降低，表现到VOT评价指标上就是R不高；缺少位置估计分支，目标的位置准确度会降低，表现到VOT评价指标上就是A不高。
分类与位置估计使用的feature map要分开。即不能分类的feature map上直接得到位置的估计，否则会降低A。
siam匹配的要是原始的exemplar，不能是与预设定的anchors匹配，否则模型的判别性会降低，siamFC++的A值略低于siamRPN++，但是R值在测试过的数据集上都比siamRPN++高，作者认为就是anchors的原因，在论文的实验部分，作者进行了实验发现siamRPN系列都是与anchors进行匹配而不是exemplar本身，但是anchors与exemplar之间存在一些差异，导致siamRPN的鲁棒性不高。
不能加入数据分布的先验知识，例如原始siamFC的三种尺度变换，anchors等实际上都是对目标尺度的一种先验，否则会影响模型的通用性。

网络结构如上图，值得注意的是siamfc++未使用anchors那么她是怎么解决尺度问题的呢，笔者在论文中似乎未见到作者关于这方面的提及，如果有朋友注意到还请在评论区告知，此外作者在论文中说他们追随了“per-pixel prediction fashion”，这是指什么也还有待开源代码后笔者再研究下。

另外值得注意的是作者在训练时是如何定义正副样本的。作者认为落在bbox内部的点都算positive，在计算loss时，只考虑positive的点，在对位置回归时，作者实验发现PSS loss比IOU loss高0.2个点，所以位置回归分支使用PSS loss，分类分支使用focal loss，quality分支使用BCE（即作者使用了两种不同的loss来训练分类分支）。在训练时，只使用了positive的点，该模型对背景的区分度可能不够（还是要运行代码看呀），如果把背景也加上会不会进一步提升模型的判别性。跟踪不仅仅是单纯的根据exemplar图像本身特征寻找，目标周围的环境对跟踪也有帮助，对loss进行改进。

最后看下消融实验以及最后的结果

由该图可以看到siamFC++改进的各部分对于最后结果的提升（与原始的siamFC比较），位置回归对EAO提升最大，the regression branch (0.094), data source diversity (0.063/0.010), stronger backbone (0.026), and better head structure (0.020).

四. GradNet

GradNet主要解决的是网络在线更新template的问题，对于template的更新主要有两种一种是类似与Dasiamrpn融合template，另一种是梯度下降对template进行修正。作者的方法对标第二种，第二种最大的缺点在于要迭代很多次，GradNet思路清奇的训练了一个网络来替代这么多次梯度下降迭代优化。

关于这篇论文的笔记，请参考我在github上写的GradNet笔记

五. 统一检测与单目标跟踪的网络

详细笔记同样参见我在github上写的统一检测与单目标跟踪笔记

首先阐述下笔者关于将检测直接应用到单目标跟踪领域的难点：

如何将exemplar与srch img 融合到一起，目的就是告诉网络需要跟踪的对象，实际上也就是作者提出的第一个难点。
网络不可能提前知道要跟踪的目标从而进行相应的训练，如何使得网络能够识别出“临时”挑选的目标。采用meta-learning的方法如何避免过拟合。
siam成功的地方在于将上述两个问题转化为匹配问题，即在srch img中匹配exemplar，siam的问题在于网络的判别性，即不会匹配到背景，另外exemplar是否更新，如何更新，尺度变换问题如何解决。

然后这篇论文对于这几个问题的解决方案summary是：

提出了target-guidance module（TGM）将exemplar图像融合到检测的feature map里。
在线学习Meta-learning对classification head微调。
在线更新权重
anchored updating strategy减少Meta-learning的overfitting。

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