? 理解出錯之處望不吝指正。

? 本文模型叫做PTAV。

• ? 本文的貢獻包括：

? （1）提出了一個新穎的PTAV（parallel tracking and verifying）架構；

? （2）在此架構上，可以將基于CF的模型和基于CNN的模型進行組合。

? 模型的整體結構如下：

• ? 核心思想

? 模型的核心思想便是：使用Tracker T（fDSST）進行快速的tracking，T階段性的向Verifier V（Siamese Network）發送check請求（判斷當前T的tracking效果好不好），若不好（verification score<threshold），則根據region pooling layer得到candidates，選擇得分verification score最高的那個作為result，此時使用當前得到的result再進行一次check，若還是不滿足“verification score>=threshold”，就加大region范圍繼續找result，直至找到。找到后對T進行“回滾”（因為T當前處理的幀肯定在V處理的幀之后）。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的ICCV 2017 PTAV:《Parallel Tracking and Verifying:A Framework for Real-Time and High Accuracy ...》论文笔记的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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