GOTURN 网络理解
作者采用完全离线的方式进行训练，然后对目标进行跟踪，将追踪能做到100fps（是指在gtx 680上），当使用泰坦x 时能到160+fps ，数度确实很快，这样的离线训练，以及能在680上实现100fps，是对商业应用上有着提高。
在以前的深度跟踪的工作中大多数都是不能满足实时性的要求： 在这之前的cnn做到7fps
穿插一下，这篇文章是2016年的，目前深度追踪发展迅速，很多已超越GOTURN网络，（目前大家对于这篇文章评价不是很高，因为kcf在数度上使用cpu训练已经可以达到170+fps的速度）：这篇文章的网络类似于simese 网路：（后续续继续看simesefc这篇文章：来自牛津Luca Bertinetto大佬的SiameseFC tracker）：
先贴网络:
转正题：
下面介绍一下GOTURN net 的输入与输出：
可视化整体网络结构：
输入1：当前帧图片，进行crop 得到带目标的中心的区域，
输入2： 输入当前帧，进行crop 的到search region ：
在第Previous frame帧中，假设目标所在位置为（cx,cy），其大小为（w,h），则提取一块大小为（2w,2h）的图像块输入到CNN中。 为什么要选择2 ，这就是作者提出的新思想哈（根据目标框的拉普拉斯分布）
在第当前帧中，也以（cx,cy）为中心，提取大小为（2w,2h）的图像块，输入到CNN中
通过输入前后两幅图像
输出目标的窗口（左上角坐标和右下角坐标）。
卷积层网络结构的作用：
卷积层是采用的5层结构（这里的5层结构是参照了CaffeNet里面的结构，其中卷积层的激励函数都采用了relu激励函数，部分卷积层后面添加了池化层）（
卷积层，用于提取目标区域和搜索区域的特征 ），并在imagenet上fine-tue进行预训练。
而全连接层则是由3层，每层4096个节点，各层之间采用dropout（
补充：理解dropout）和relu激励函数，以防过拟合和梯度消失。（全连接层，用于比较目标特征和搜索区域特征，输出新的目标位置.）输出则是一个四维向量，分别是跟踪窗口左上角和右下角坐标.
整个算法实现的框架如上图：作者将上一帧的目标和当前帧的搜索区域同时经过CNN的卷积层（Conv Layers），然后将卷积层的输出通过全连接层（Fully-Connected Layers），用于回归（regression）当前帧目标的位置。
文中训练时loss function 采用的是L1-loss
损失函数则是采用的
L
1
-Loss
的方式
作者给出几种训练数据的俄对比表格：
本文的特殊点：
目前没有人去研究目标位置与尺度的关系，但是作者通过groundtruth进行研究，前帧目标的位置和尺度变化与上一帧的目标存在着某种分布关系，符合拉普拉斯分布：对于具体的拉普拉斯分布的介绍在论文后有详细的介绍：
在看完论文后，下一篇有介绍代码的实现：