[SiamFC++] Towards Robust and Accurate Visual Tracking with Target Estimation Guidelines (论文详读)
记录一个自己翻译的中文版本，可以反复观看。论文：https://arxiv.org/abs/1911.06188视觉跟踪问题要求同时对给定目标有效的执行鲁棒的分类和准确的目标状态估计。先前方法提出了各种目标状态估计方法，但很少考虑到视觉跟踪问题本身的特殊性。在仔细分析的基础上，本文为高性能通用目标跟踪器设计提出了一套实用的目标状态估计准则。根据这些准则，本文通过引入分类和目标状态估计分支(G1)、无模糊分类分数(G2)、无先验知识跟踪(G3)和估计质量分数(G4)来设计Fully Convolutional Siamese tracker++ (SiamFC++)。广泛的分析和消融实验证明了所提指南的有效性。SiamFC++跟踪器在五个具有挑战性的基准测试(OTB2015、VOT2018、LaSOT、GOT-10k、TrackingNet)上实现了SOTA性能，这证明了跟踪器的跟踪和泛化能力。特别地，在大规模TrackingNet数据集上，SiamFC++以超过90 FPS的运行速度，得分达到了75.4 AUC，这远远超过了实时要求。通用视觉跟踪旨在在给定非常有限信息(通常只有第一帧有标注)的情况下，在视频中按顺序定位移动目标。作为计算机视觉各个领域的基本构建模块，该任务伴随着各种应用，如基于无人机的监控和监控系统。通用目标跟踪的一个独特特征是没有关于目标及其周围环境的先验知识(如目标类别)。跟踪问题可以被视为分类任务和估计任务的组合。第一个任务旨在通过分类提供目标的鲁棒性粗略位置。第二个任务是估计准确的目标状态，通常由边界框表示。虽然现代跟踪器已经取得了显著进步，但令人惊讶的是，用于第二个任务(即目标状态估计)的方法有很大不同。基于这一方面，以前的方法可以大致分为三类。第一类，包括Discriminative Correlation Filter (DCF)和SiamFC，采用了暴力的多尺度测试，不准确并且低效。此外，目标尺寸/比率在相邻帧中以固定速率变化这个先验假设，在现实中通常不成立。对于第二类，ATOM通过梯度上升迭代细化多个初始边界框，以估计目标边界框，这显著提高了准确度。然而，这种目标估计方法不仅带来了沉重的计算负担，还带来了许多额外的超参数(如初始box的数量及分布)，这些参数需要仔细调整。第三类是SiamRPN跟踪器簇，其通过引入区域建议网络(RPN)来执行准确且有效的目标状态估计。然而，预定义的anchor设置不仅引入了严重阻碍鲁棒性的模糊相似度评分(见第4节)，还需要访问数据分布的先验信息，这显然违反了通用目标跟踪的本质。基于上述分析，本文为高性能通用目标跟踪器设计提出了一套指南：根据上述准则，本文基于全卷积孪生跟踪器设计了SiamFC++方法，其中，由于其全卷积的性质，特征图的每个像素直接对应到搜索图像的每个平移子窗口上。本文添加了回归head，用于准确的目标估计，与分类head(G1)并行。由于去除了预定义的anchor设置，还去除了关于目标尺寸/比率分布的匹配模糊性(G2)和先验知识(G3)。最后，根据G4，向具有高质量的边界框添加估计质量评估分支。本文的贡献可以概括为三个方面：现代跟踪器可以通过其目标状态估计方式大致分为三个分支。其中一些，包括DCF和SiamFC，使用了多尺度测试来估计目标尺寸。具体地，通过将搜索patch重新缩放到多个尺度并组成一个mini-batch的缩放图像，该算法选择与最高分类分数对应的尺度作为当前帧的预测目标尺度。这种策略从根本上是有限的，因为边界框估计本质上是一项具有挑战性的任务，需要对目标姿态进行高层次理解。受DCF和IoU-Net的启发，ATOM通过序列分类和估计来跟踪目标。分类获得的目标粗略初始位置被迭代细化，从而获得准确的框估计。每帧中边界框的多次随机初始化和迭代细化中的多次反向传播大大降低了ATOM的速度。这种方法显著提高了准确度，但也带来了沉重的计算负担。此外，ATOM引入了许多额外的超参数，需要仔细调整。另一个名为SiamRPN的分支及其后续工作在孪生网络之后附加了一个区域建议网络，提高了跟踪准确度。RPN回归了预定义anchor框和目标位置之间的位置偏移和尺寸差异。然而，RPN结构更适合于需要高召回率的目标检测，而视觉跟踪只需要跟踪一个目标。此外，anchor框和目标之间的模糊匹配严重阻碍了跟踪器的鲁棒性(见第4节)。最后，anchor设置不符合通用目标跟踪的本质，需要预定义的超参数来描述其形状。视觉跟踪任务具有许多独特的特性，但它与目标检测有很多共同之处，这使得每一个任务都有可能相互受益。例如，在Faster-RCNN中首次设计的RPN结构在SiamRPN中实现了惊人的准确度。继承自Faster-RCNN，大多数SOTA现代检测器(即基于anchor的检测器)采用了RPN结构和anchor框设置。基于anchor的检测器将称为anchor的预定义proposal分类为正或负patch，并使用额外的偏移回归来细化边界框位置预测。然而，anchor框引入的超参数(如anchor框的尺寸/比率)对最终准确度有很大影响，需要启发式调整。研究人员尝试了各种方法来设计anchor-free检测器，比如预测目标中心附近的点所处的边界框，或者检测并分组边界框的一对角。本文表明，基于为目标状态估计设计的准则，简单的pipeline可以实现SOTA跟踪性能。本节将详细描述SiamFC++框架。SiamFC++基于SiamFC，并根据所提准则逐步完善。如图2所示，SiamFC++框架由一个孪生子网络(用于特征提取)与一个回归建议子网络(用于分类和回归)组成。目标跟踪任务可以被视为一个相似度学习问题。具体来说，孪生网络离线训练并在线评估，以便在更大的搜索图像中定位模板图像。一个孪生网络由两个分支组成。模板分支将第一帧中的目标patch作为输入(表示为z)，搜索分支将当前帧作为输入(标记为x)。孪生主干(在两个分支之间共享参数)对输入z和x执行相同的转换，以便将它们嵌入到后续任务的公共特征空间中。在嵌入空间φ中，在模板patch和搜索patch之间执行互相关，如式(1)所示。其中*表示互相关运算，表示用于公共特征提取的孪生主干，表示任务特定层，i表示子任务类型(&#34;cls&#34;表示分类，&#34;reg&#34;表示回归)。在本文实现中，在公共特征提取之后，对和都使用了两个卷积层，以便将公共特征调整到任务特定的特征空间中。注意，和所提取的特征大小相同。基于SiamFC，本文按照所提准则逐步完善跟踪器的每个部分。根据G1，在嵌入空间中，在互相关之后设计了分类head和回归head。对于特征图中的每个像素，分类head将作为输入，并将对应的图像patch分类为一个正或负patch；回归head则将作为输入，输出额外的偏移回归，以便细化边界框位置预测。head结构放在图2的互相关操作之后。具体地，对于分类，如果特征图上的位置(x, y)在输入图像上对应的位置落入gt边界框，则将其视为正样本。否则视为负样本。s在这里表示主干的总补偿(本文设置s=8)。对于特征图上每个正位置(x, y)的回归目标，final层预测出从对应位置到gt边界框四条边的距离，表示为一个4D向量t*。因此，位置(x, y)的回归目标可以公式化为式(2)。其中，(x0, y0)和(x1, y1)表示与点(x, y)相关联的gt边界框B*的左上角和右下角。在分类和回归head的特征图上，每个位置(x, y)都对应于输入图像(以(, )位置为中心)上的一个图像patch。根据G2，直接对相应的图像patch进行分类，并在该位置回归目标边界框，像许多先前的跟踪器一样。换句话说，SiamFC++直接将位置视为训练样本。而基于anchor的跟踪器，将输入图像上的位置视为多个anchor框的中心，在相同的位置输出多个分类分数，并相对于这些anchor框回归目标边界框，导致anchor和目标之间存在模糊匹配。尽管一些研究在各种Benmark上的表现优秀，但本文根据经验表明，模糊匹配可能会导致严重的问题(更多详情请参见第4节)。在本文的逐像素预测方式中，在最终特征图上，每个像素仅进行一次预测。因此，很明显地，每个分类分数直接给出了目标在对应像素子窗口中的置信度，并且本文的设计在这个程度上没有歧义。由于SiamFC++是对位置进行分类和回归，没有预定义的anchor框，因此没有关于目标数据分布(如尺寸/比率)的先验知识，这符合G3过程。在上述部分中，本文没有考虑目标状态估计质量，而是直接使用分类分数来选择最终框。这可能会导致定位准确度下降，因为Jiang et al.表明分类置信度没有与定位准确度很好的关联起来。根据Luo et al.的分析，子窗口中心附近的输入像素在对应的输出特征像素上的重要性要比其他的大。因此本文假设，目标中心周围的特征像素将比其他像素具有更高的估计质量。根据G4，添加了一个简单有效的质量评估分支，类似于Tian et al.和Jiang et al.，即与1×1卷积分类head并行的附加1×1卷积层，如图2右侧所示。输出应估计先验空间得分(PSS)，其定义如式(3)所示。注意，PSS不是质量评估的唯一选择。作为一种变体，本文还可以预测gt框和预测框之间的IoU分数，类似于Jiang et al.，如式(4)所示。其中B是预测的边界框，B*是其对应的gt边界框。在推理过程中，用于最终框选择的分数由PSS与预测分类分数相乘计算获得。这样，那些远离目标中心的边界框将被严重降低权重。因此跟踪准确度得到了提高。本文优化了训练目标，如式(5)所示。其中，1{·}表示指示函数，如果条件成立则取1，如果不成立则取0，表示用于分类结果的focal损失，表示用于质量评估的二值交叉熵(BCE)损失，表示用于边界框结果的IoU损失。如果(x, y)被视为正样本，则将1赋给，如果(x, y)被认为是负样本，则赋为0。模型设置    本工作实现了具有不同主干结构的两版跟踪器：一个采用了AlexNet的改进版(先前文献修改)，表示为SiamFC++-AlexNet，另一个使用GoogLeNet，表示为SiamFC++-GoogLeNet。与使用了ResNet-50的相同方法相比，后者在跟踪基准上实现了相同或甚至更好的性能(见第4节)，并且有更低的计算成本。这两个网络都在ImageNet上预训练，这证明了其对跟踪任务有实用性。代码将会发布，以便于进一步研究。训练数据    本文采用ILSVRC-VID/DET、COCO、YoutubeBB、LaSOT和GOT-10k作为基础训练集。具体基准的例外情况详见后续小节。对于视频数据集，从VID、LaSOT和GOT-10k中提取图像对，通过以间隔小于100的方式选择帧对(Youtube BB为5)。对于图像数据集(COCO/ImagenetDET)，通过将负样本对作为训练样本的一部分来生成训练样本，以增强模型区分干扰物的能力。在搜索图像上，在均匀分布之后执行随机平移和缩放，作为数据增强技术。训练阶段    对于AlexNet版本，冻结了conv1到conv3的参数，并微调conv4和conv5。对于那些没有预训练的层，采用标准差为0.01的、以0为中心的高斯分布进行初始化。本文首先用5个epoch预热训练模型，学习速率从  线性增加到，然后对其余45个epoch使用余弦退火学习速率schedule，每个epoch使用600k个图像对。选择动量为0.9的随机梯度下降(SGD)作为优化器。对于GoogLeNet版本，冻结了阶段1和阶段2，微调了阶段3和阶段4，将基础学习率提高到。在全局学习率方面，将主干参数的学习率乘以0.1。本文还将每个epoch的图像对数量减少到300k，将总的epoch减少到20(5个用于预热，15个用于训练)，并在第10个epoch解冻主干参数以避免过拟合。对于在LaSOT基准上的实验(Protocol II)，冻结了主干参数，并将每个epoch的图像对数量进一步减少到150k，从而在训练数据量相对较少时仍可以稳定训练。使用AlexNet主干的所提跟踪器在VOT2018短时基准上的运行速度是160 FPS，GoogleNet主干跟踪器在VOT2018短时基准上的运行速度约为90 FPS，两者都在NVIDIA RTX 2080Ti GPU上进行了评估。测试阶段    所提模型的输出是一组具有对应置信度分数s的边界框。分数根据对应框的尺寸/比率变化以及与上一帧中预测的目标位置的距离进行惩罚。然后选择具有最高惩罚分数的框，用于更新跟踪状态。虽然两者都采用逐像素预测方式，但SiamFC和SiamFC++之间存在明显的性能差距。本小节以SiamFC为基线，在VOT2018数据集上进行了消融实验，旨在确定改善跟踪性能的关键组件。结果见表1。具体地，在SiamFC基线中，跟踪器仅在其网络中执行分类任务，目标状态估计是通过多尺度测试完成的。本文通过使用额外的训练数据(第2/4行)，应用更好的head结构(第3行)，添加回归分支以进行准确估计，来逐步更新SiamFC跟踪器，以便生成所提SiamFC++跟踪器(第5行)。本文进一步将AlexNet主干替换为GoogLeNet，它在视觉特征提取方面更强大(第6行)。跟踪性能的关键组件可以按降序排列：回归分支(0.094)、数据源多样性(0.063/0.010)、更强的主干(0.026)和更好的head结构(0.020)，其中括号中注明了每个部分带来的∆EAO。注意，这些是SiamRPN++相对于SiamFC的额外组件。在将所有额外组件添加到SiamFC之后，SiamFC++以更少的计算量实现了优越的性能。此外，还有两件事值得一提：1) 第2行的鲁棒性(R)超过了SiamRPN跟踪器(0.46)；2) 第3行的R处于与DaSiamRPN相同的水平(0.337)，但使用的数据(没有COCO和DET)少于后者。这些结果表明，尽管引入RPN模块和anchor框设置无疑会提供更好的准确度，但其鲁棒性并未得到改善，甚至受到阻碍。本文认为这是因为它违反了所提准则。质量评估选择    在GOT-10k验证子集上，对于跟踪器预测PSS，获得了77.8 AO；对于跟踪器预测IoU，获得了78.0 AO。使用SiamFC++-GoogLeNet进行了实验。本文最终选择了PSS作为所提方法的一种实现，因为在本文实验中，其稳定性通过数据集被实证观察到。在几个基准上测试了跟踪器，结果汇总在表2中。在OTB2015基准上的结果    作为目标跟踪任务最经典的基准之一，OTB基准为所有跟踪器簇提供了公平的测试。在OTB2015上进行了实验，其中包含100个用于跟踪器性能评估的视频。凭借0.682的分数，所提跟踪器达到了与其他跟踪器相比的SOTA水平。在VOT基准上的结果    VOT2018包含60个视频序列，涉及几个具有挑战性的主题，包括快速运动、遮挡等。在此基准上测试了跟踪器，并将结果显示在表2中。所提两版跟踪器都达到了与当前SOTA跟踪器相当的分数，AlexNet主干跟踪器优于具有相同跟踪速度的其他跟踪器，而GoogLeNet主干跟踪器获得了优异的分数。此外，相比之下，所提跟踪器在鲁棒性方面具有显著优势。据我们所知，这是第一个在VOT2018基准上实现0.400 EAO的跟踪器，同时运行速度超过了100 FPS，这证明了它在实际生产案例中具有应用潜力。在LaSOT基准上的结果    LaSOT(大规模单目标跟踪)基准具有大量视频序列(Protocol I下为1400个序列，Protocol II下为280个序列)，跟踪器不可能过度拟合此基准，从而达到了测试目标跟踪真实性能的目的。根据Protocol II，跟踪器在LaSOT训练子集上进行训练，并在LaSOT测试子集上进行评估。相比于那些在VOT2018基准上性能优于本文的跟踪器，SiamFC++跟踪器实现了更出色的性能。这揭示了一个事实，即基准的规模会影响跟踪器的排名。在GOT-10k基准上的结果    对于目标类别泛化测试，本文在GOT-10k(通用目标跟踪, GOT)基准上训练和测试了SiamFC++模型。它不仅是一个大规模数据集(训练子集有10000个视频，验证和测试子集有180个视频)，而且对通用目标跟踪的类别不可知性要求提出了挑战，因为训练子集和测试子集之间没有类别交集。遵循GOT-10k协议，仅在训练子集上训练跟踪器。所提AlexNet主干跟踪器达到了53.5 AO，超过SiamRPN++ 1.7，所提GoogLeNet主干跟踪器达到了59.5 AO，甚至优于ATOM(使用了在线更新方法)。这一结果表明，即使在训练阶段目标类别是不可知的，所提跟踪器也有泛化能力，这符合通用跟踪的需求。在TrackingNet基准上的结果    使用TrackingNet测试拆分中提供的511个视频来评估所提方法。排除训练数据中的Youtube-BB数据集，以避免数据泄漏。如Muller et al.所述，评估器基于跟踪结果计算以下三个指标：成功率、准确度和归一化准确度。SiamFC++-GoogLeNet在准确度和成功率方面都优于当前SOTA方法(包括在线更新方法)，而轻量级版本SiamFC++在性能和速度之间取得了平衡。即使在没有Youtube-BB(包含大量训练数据)的情况下，也可以实现这一结果，这表明所提方法具有独立于大型离线训练数据的潜力。SiamRPN簇近年来在视觉跟踪方面取得了巨大成功，并引起了跟踪社区的广泛关注。这里本文以SOTA SiamRPN++跟踪器为例。尽管SiamRPN簇最近取得了成功，但本文发现SiamRPN跟踪器及其簇并未完全遵循所提准则。注意，SiamRPN簇采用了回归分支proposal细化而非多尺度测试，实现了惊人的跟踪准确度，符合准则G1。由于违反了准则G2，本文根据经验发现SiamRPN簇容易产生假正结果。换言之，SiamRPN将在目标物体外观变化较大时在附近目标或背景上产生不合理的高分。如图1所示，可以看到，SiamRPN++在具有挑战性的场景(如平面外旋转和变形)下，对附近物体(即岩石或表面)给予非常高的分数，从而无法跟踪目标物体。本文假设SiamRPN匹配了目标和anchor，而不是目标本身，这可能会产生漂移，从而阻碍其鲁棒性。相反，所提SiamFC++直接在模板目标和搜索图像目标之间进行匹配，给出了准确的分数预测，并成功的跟踪了目标。为了验证所提假设，在VOT2018数据集上记录了SiamRPN++和SiamFC++产生的最大分数。然后根据跟踪结果(如成功或失败)对它们进行拆分。在VOT2018上，如果跟踪结果与gt框的重叠为零，则认为跟踪失败。否则认为成功。结果显示在图3的第一行中。比较SiamRPN++和SiamFC++的分数，可以看到，无论成功与否，SiamRPN++的大多数分类分数都遵循相似且高度重叠的分布；而SiamFC++的失败状态分类分数与成功状态分类分数呈现出非常不同的模式。SiamRPN++中造成歧义的另一个因素是，特征匹配过程是采用固定纵横比的patch进行的(不同比率的多个patch将带来不可忽略的计算成本)，而匹配后的每个特征像素都被分配了纵横比不同的anchor。至于违反准则G3，SiamRPN的性能随着anchor尺寸和比率的变化而变化。如Li et al.的表3所示，尝试了三种不同的比率设置，当使用不同的anchor设置时，SiamRPN的性能有所不同。因此，只有通过访问数据分布的先验知识才能实现最佳性能，这违背了通用目标跟踪的本质。此外，在图3的第二行中，本文还绘制了成功和失败状态下，SiamRPN++输出边界框和gt之间IoU的统计直方图以及anchor和gt之间的直方图。如IoU分布所示，由anchor设置(违反准则G3)给出的先验知识导致目标状态估计出现偏差。具体地，SiamRPN++的预测框倾向于与anchor框重叠多于与gt框重叠，这可能导致性能下降。至于违反准则G4，可以看到，在GOT-10k基准上，SiamRPN++的SR.5和SR.75分别比SiamFC++的低7.7和15.4个点。在GOT-10k中，成功率(SR)测量成功跟踪帧(重叠超过预定义阈值，如0.5或0.75)的百分比。阈值越高，跟踪结果越准确。因此，SR是评估质量的可靠指标。SiamRPN++的SR.75比SiamFC++的低很多，这表明违反准则G4导致SiamRPN++的估计质量较低。本文通过分析视觉跟踪任务的独特特性和以往跟踪器的缺陷，为跟踪器设计提出一套目标状态估计准则。根据这些准则，本文为分类和目标状态估计(G1)提供了有效的方法，给出了无模糊性的分类分数(G2)，无先验知识的跟踪(G3)，并关注估计质量(G4)。通过广泛的消融实验验证了所提准则的有效性。本文表明，基于这些准则的跟踪器在五个具有挑战性的基准上达到了SOTA性能，同时运行速度仍可以保持90 FPS。尽管MAC和参数量都较小(统计数据见表3)，但所提跟踪器(GoogLeNet版本)在不同基准上实现了与先前跟踪器(使用ResNet-50作为主干)相同甚至更好的性能。另一方面，这种选择有很大贡献，因为效率对视觉跟踪任务至关重要。所提模型的输出是一组边界框B，其对应的置信度分数s形状分别为N×N×4和N×N。根据SiamRPN簇的跟踪策略，本文采用了以下策略，使本文的跟踪结果更加鲁棒。其中，k是控制惩罚幅度的超参数，表示逐元素乘法，因为比率(r和r&#39;)和尺寸变化(s和s&#39;)都是N×N形状的矩阵。其中，Ω 是控制窗口影响的超参数，x是分数图上的点坐标，xc是分数图的中心点坐标，表示点i和点j之间的欧氏距离。其中，表示分数图的坐标空间。其中，和分别表示目标边界框的先前预测和最终预测。这里，α是控制目标尺寸更新速度的超参数，乘以x*上的惩罚分数，使得框尺寸更新速度与其置信度匹配。.size操作表示尺寸维度(即宽度和高度)的索引。数据源多样性    本文对数据源的多样性进行了消融实验，以确定数据多样性对跟踪器性能的影响。本文选择了三种不同的训练数据设置，从低多样性到高多样性。表4的第1、2、3行结果表明，训练数据多样性的增加显著提高了性能，这证明了所提方法能够有效利用丰富的离线训练数据。主干容量    为了揭示深度CNN网络带来的视觉表现能力，本文使用更大的基础模型(如GoogLeNet-v2)替换主干来进行消融实验。采用剪裁主干输出特征图边界(以宽度4来剪裁)的技术，该技术已在Li et al.中引入，用于跟踪任务的深度CNN结构。表4中的结果表明，在VOT2018(第3、4行)上，GoogLeNet跟踪器的性能优于AlexNet跟踪器0.017，在GOT-10k(第10、6行)上则为3.2，这表明更强的主干会带来更好的跟踪结果。此外，跟踪性能的增益主要是由于准确度提高了。head结构    由于padding可能由于引入噪声而导致跟踪性能下降，先前基于RPN的孪生跟踪器在互相关操作之后不使用3×3卷积层，是为了避免响应区域(搜索图像区域，其在分数图上有对应的点)收缩，这可能阻碍了跟踪性能，特别是在快速运动的情况下。然而，在SiamFC++设计中，可以在实际搜索区域尺寸和head容量之间进行权衡。对head结构进行消融实验，结果如表4第5、6、9行所示。搜索图像的输入尺寸固定为303×303，确保跟踪器看到相同大小的搜索区域以进行公平比较。结果表明，尽管响应区域收缩，但当在RPN head中添加更多的3×3卷积层时(第二个3×3卷积层带来0.4的提高，第三个带来0.3的提高)性能会更好。这证明了增强head容量的增益优于响应区域范围增加的增益。此外，图4中的定性结果还表明，即使目标物体只有一小部分落在分数图覆盖区域内，该模型也能够预测正确的分类/回归响应。此外，定性结果还显示了对姿态变化、遮挡和干扰物存在具有更强的鲁棒性。最后，本文选择了head有两个3×3卷积层的跟踪器，因为它在性能和速度之间取得了平衡。不同数据集之间的数据分布不同。本文收集了相关数据集的尺寸/比率分布统计数据，结果如表5所示。每个数据集不具有相同的多样性，数据分布本身可以是一种先验知识。鉴于对先验知识的访问违反了通用目标跟踪的本质，跟踪器设计应避免涉及与尺寸/比率信息相关的因素。E 基于anchor评分的评论：最大化视角根据B节描述的后处理方案，在基于anchor的跟踪方法中，评分过程可以被视为每个像素位置前景得分(anchor分数)的最大化。根据人脸检测任务实践，前景分数最大化倾向于召回，从而避免假负(FN)，而背景分数最大化倾向于选择，从而抑制假正(FP)。在SOT任务中，FP通常比FN更差。原因是FP可能会导致漂移，而FN只是为每个像素返回一个低分值，并且由于上述后处理的余弦窗口，目标预测边界框将在最后一帧中保持不变(详见B节)。从最大化角度来看，可以看到，排除逐像素评分带来的歧义，避免了前景分数最大化，这有助于增强所提SiamFC++跟踪器的鲁棒性。