SiamFC跟踪方法取得了很大的成功，同时也促进了深度学习在跟踪领域的发展。我们知道SiamFC采用的骨干网络是AlexNet，使用该网络来提取图像特征。AlexNet最早实在图像识别任务中被提出，第一次证实了卷积网络在CV领域的有效性，取得了2012年ImageNet竞赛的第一名。自此以后，许多的深度卷积网络被提出，如VGG，GoogLeNet以及ResNet等，可以看出从AlexNet到ResNet，网络的层数越来越多，也即网络的深度越来越深，这也使得网络的性能越来越强大，取得的成绩也越来越好。由此我们自然的可以想到，使用更加强大的backbone是不是也能改进Siamese跟踪方法的性能呢？本文主要讨论SiamRPN++中的骨干网络ResNet。

1 ResNet

ResNet (Residual Neural Network) 由微软研究院的Kaiming He等提出，通过使用ResNet Unit成功训练出了152层的神经网络，并在ILSVRC2015比赛中取得冠军。ResNet的主要思想是在网络中增加了直连通道，即Highway Network的思想。此前的网络结构是性能输入做一个非线性变换，而Highway Network则允许保留之前网络层的一定比例的输出。ResNet的思想和Highway Network的思想也非常类似，允许原始输入信息直接传递到后面的层中。ResNet中提出的残差结构如下，

可以看到残差块中包含2种映射，一种是identity mapping，指的就是上图中的曲线，另一种residual mapping，指的就是除曲线外那部分，所以最后的输出是y = F(x) + x。identity mapping顾名思义，就是指本身，也就是公式中的x，而residual mapping指的是“差”，也就是y − x，所以残差指的就是F(x)部分。因此网络需要学习的F(x)为输入与目标的差值，故称为残差网络。

1.1 网络结构

在不同版本的ResNet中，主要有两种残差块， 左边的结构主要针对ResNet34，右边的主要应用于ResNet50/101/152。可以看到右图中有两个1x1的卷积层，主要做用是用来给数据降维和升维的作用，之所以如此是为了减少计算量和参数，这里就不再展开。常用的不同层数的残差网络结构如下，
从网络结构可以看出在不同卷积层之间过渡的时候，残差块的输入与输出维度不一致，这时需要对短路连结分支进行改进，对输入数据的维度进行调整。

2 视觉跟踪中的ResNet

原始的ResNet主要应用于图像分类和识别任务，对于空间信息不敏感，而在跟踪任务中，空间信息对于目标的准确定位至关重要，所以要在跟踪任务中使用，需要对ResNet进行改进。

上图为SiamRPN++的网络结构图，其采用的backbone为修改的ResNet-50。原始ResNet-50的stride为32，对跟踪不适合。作者对最后两个block的stride进行了修改，将总stride降低到8，并通过空洞卷积来增加感受野。从上图可以看到，采用了ResNet不同深度卷积层的特征，在每个block输出上添加额外的1×1卷积层来将特征通道降低为256。文章将所有层的padding保留了。