论文笔记【MDNet//CVPR2016】

【MDNET】:

H Nam, B Han. Learning multi-domain convolutional neural networks for visual tracking[C]. //CVPR2016.

 

问题1：

解释：

首先MDNet的网络结构如下：

input: 107*107@3

conv1: filter:7*7

            stride:2*2

            output：51*51@96  where,51=(107-7+1)/2

pool1: filter:3*3

           stride:2*2

            output:25*25@96    where,25=(51-3+1)/2

conv2: filter:5*5

            stride:2*2

            output：11*11@256  where,11=(25-5+1)/2

pool2: filter:3*3

           stride:2*2

            output:5*5@256    where,5=(11-3+1)/2

conv3: filter:3*3

            stride:1*1

            output：3*3@512  where,3=(5-3+1)/1

 

所以conv3的3就是这么来的，作者的意思是107是它从3逆推计算出的（这里有个问题，为什么作者一定需要conv3的数据输出大小要是3*3，有什么道理？），并且给了计算公式：

107=75+2*16

下面解释这个公式怎么来的：