Problem
- 训练数据的不平衡分布使学习到的特征的判别力不足。
Controbuction
- 在离线训练阶段，使用一个高效的采样策略去控制训练数据的分布，并使模型更加关注语义干扰。
- 在推理阶段，为了更好的完成增量学习，设计了一个新的对干扰敏感的模型。
- 为了提高长时跟踪的性能，引入了一个简单高效的局部到全局搜索策略。
metric learning
incremental learning
embedding space:
参考：
[译]SiamRPN++: Evolution of Siamese Visual Tracking with Very Deep Networks—翻译_网络_凌空的桨-CSDN博客