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Introduction

典型的Transformer跟踪框架中，通过自注意力模块增强参考帧和搜索帧的特征表示，并通过交叉注意力模块桥接它们之间的相关性，以在搜索帧中预测目标。这种机制通过QK的点积来计算相关性图，但独立计算每对QK的相关性可能会忽略它们之间的相互作用，从而在复杂背景中引入误差。这可能导致注意力权重变得不准确，影响跟踪性能。

所以：
作者引入了AiA（Attention in Attention）模块，字面意思，就是在一个Attention中，再引入一个Attention，并把该模块作为Encoder和Decoder的basis。

Method

作者引入的AiA模块，就是基于$Q\otimes K$的值，在代码中叫做$corr$_$map$，将其与$[H\times W,B,C=64]$的位置嵌入$inr\_emb$作为输入，进行二次注意力计算，这大概就是Attention in Attention名字的由来吧。

作者基于上述的AiA module，

• 构建了一个3层Encoder layer的Encoder和一层Decoder layer的Decoder，作为模型的主模块，
• backbone为ResNet50，输出为layer3
• Head部分由一个CornerHead和一个IoUNet构成

关于输入采样：

• Search Image采样一张
• Reference Image采样两张

实验结果和我个人的理解

作者提出的模型效果真的很好，LaSOT测试集上的AUC效果直接干到了$69.0$，但是令人费解的是，这么庞大的网络结构，这么多的参数，在一个2080Ti显卡上居然能有38FPs

我是持怀疑态度的，最近正好在跑Mainstream模型在2080Ti显卡上的FPs，结果还需要挺久才能出来所以这里就先留一个悬念吧。

细化的网络模型和代码结构

详细代码就不上了，太枯燥了，直接放上代码的导图，仔细看，很细的哟
从这里就可以看出来，这个模型确实有点过于庞大，所以我才有怀疑模型的运行速度的
由于版面限制，这里是普通清晰度的，高清大图点这里