siamRPN网络结构理解

siamRPN包含两个分支。
z->exemplar(1,3,127,127), x->instance(1,3,255,255)

**branch1:**
对z提取特征fz(AlexNet)，并根据f计算分类和回归卷积核
fz shape->(1,256,6,6)
分类cls: fcls(fz)->(10,256,4,4)  得到k_cls
回归reg: freg(fz)->(20,256,4,4)  得到k_reg

**branch2:**
对x提取特征fx(AlexNet)
fx shape->(1,256,22,22)
分类cls: fcls2(fx)->(1,256,20,20) 得到x_cls
回归reg: fregs(fx)->(1,256,20,20) 得到x_reg
分别以k_cls和k_reg作为卷积核，x_cls和x_reg分别为对应的卷积图像，进行卷积操作，其中回归操作中多一个1x1卷积，用于修正回归结果

response_reg = conv1x1(conv(x_cls, k_cls))   shape->(1,20,17,17)
response_cls = conv(x_reg, k_reg)            shape->(1,10,17,17)