您好，又来请教您了，关于lighttrack的特征融合（correlation）部分，您是怎么理解的 about lighttrack HOT 17 OPEN

特征融合或特征交互，目前常用的有：
SiamRPN++和Ocean用的Depth-Wise Cross Correlation
ATOM和DIMP用的Feature Modulation
TransT和TrDIMP用的Transformer
综合性能最好的是Transformer，但速度和部署都有问题；Correlation速度快，部署也能解决。因此nanotrack和LightTrack一样，也选择了Correlation。就是有点类似模式识别里面的滑窗卷积，为了找到最相似的某一块地方，或者说是模板匹配。
可以参考这篇知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/419900331

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好的好的，非常感谢您的指引

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您好，又来打扰您了，请问您在跑nanotrack的时候，那位博主的test.py或者eval.py文件您能运行嘛，我总是有这个错误，调试的过程看的不是很懂哪里出错了，希望得到您的指点，感谢！

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你单步调试下看看为什么有nan

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您好，感谢您的建议，我昨晚调试后发现了问题，再请教您一个问题，就是nanotrack这里为什么需要对原图片进行裁剪之后再进入训练，这里的271以及511是什么意思，刚入门vot这块，麻烦您了，我在看siamfc的代码的时候好像都是直接把数据集放进去训练的。

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这是数据预处理不同导致的，他们使用了不同的训练框架。271和511是对图像目标边界扩充后的大小。271应该是template size，511是search size。simfc里面训练时候也做了这样的边界扩展，只是没有把图像裁剪保存。

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你可以看看nanotrack使用的原始训练框架，里面的流程很清楚。https://github.com/STVIR/pysot 。
另外学习单目标跟踪我不建议从nanotrack开始，建议从pysot或者pytracking这种比较成熟的训练框架入手。

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好的好的，非常感谢，因为之前尝试去部署nanotrack的想从lighttrack作为baseline，但是苦于没有train的部分，所以直接就看了nanotrack，非常感谢您的指引

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您好，又来打扰您了，首先感谢您的指引，我最近在看pysot，发现确实nanotrack就是按照pysot的框架写的，我在train pysort的SiamRPN++的时候，发现pysot裁剪的都是511大小的，还是上次那个问题，就是这里的271以及511，是对边界的扩展，但是为什么有两个值？这里的271以及511究竟用哪个裁剪过的大小进入训练。现在很疑惑，我看推理的过程都是将第一帧的boundingbox裁剪后，resize到127或者255，那么在训练的过程中，到底是哪个尺寸进入训练，希望得到您的解答，非常感谢

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你先理解template size和search size。目标跟踪是有两个输入图片的。跟目标检测不一样。

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对，train的时候是输入两个图片，我看运行par_crop.py裁剪之后，得到的是一帧的两个图片，一个template，一个serach，我就是搞不清楚的是为啥这里par_crop给的参数是511，不应该输入的是两张图片嘛（1个127，1个255）

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您好，又来打扰您了，非常感谢您之前的帮助，以及您的热心，请问您有没有尝试取去复现nanotrack，我在训练的时候，准备了数据集，但是不知道VIDEOS_PER_EPOCH这个参数应该设置为多少，看了pysort官方四个数据集VID+DET+YT-BB+COCO设置的是600000，但是我在设置为600000发现不论是单独加载got还是6个数据集都放进去，训练的效果是没有改变的，eao只有0.260左右，希望能够得到您的解答，非常感谢您🙏

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我没有训练过nanotrack 喔。

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我没有训练过nanotrack 喔。

好的好的，非常感谢，我想做无人机的小目标跟踪，您有推荐的baseline吗，孩子毕不了业了/(ㄒoㄒ)/~~

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我没有训练过nanotrack 喔。

好的好的，非常感谢，我想做无人机的小目标跟踪，您有推荐的baseline吗，孩子毕不了业了/(ㄒoㄒ)/~~

加微信x545690660

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