Siamese神经网络是一种用于学习高效数据表示的方法，通过比较成对的数据点来优化相似性和差异性，广泛应用于人脸识别、推荐系统和自然语言处理等领域。
孪生网络（Siamese Networks）是一种基于深度学习的神经网络架构，主要用于比较两个输入样本之间的相似性，在计算机视觉领域常用于物体跟踪、人脸识别等任务中。本段落介绍了一种特别针对视频中的物体跟踪问题设计与训练的全卷积孪生网络。
传统视频物体跟踪通常采用在线学习的方式构建模型，仅利用视频本身作为唯一的训练数据来建立对象外观模型。虽然这种方法在某些情况下是成功的，但其局限性导致了模型丰富度的限制。近年来，随着深度卷积神经网络（conv-nets）的应用增多，许多研究试图通过这些强大的表达能力提高物体跟踪性能。然而，在需要实时调整未知目标权重的情况下，采用随机梯度下降（SGD）会严重影响系统速度。
为解决这一问题，本研究提出了一种新的全卷积孪生网络，并在ILSVRC15数据集上进行了端到端的训练以用于视频中的物体检测。所提出的跟踪器操作帧率超越实时，在多个基准测试中达到了最先进的性能，尽管其结构相对简单。
从这段描述中我们可以提取以下知识点：
1. 物体跟踪问题：即追踪特定物体在连续视频序列中的位置和运动轨迹。
2. 在线学习：指算法根据最新的输入数据动态调整模型参数以适应变化的环境或任务需求。这种方法不需要大量标注的数据来进行离线训练，而是实时地进行学习与更新。
3. 物体外观模型：通过机器学习得到的一种数学表示形式，用于描述物体的独特视觉特征和属性。
4. 深度卷积网络（conv-nets）：一种专门设计的神经网络架构，能够从输入图像中逐层提取复杂的特征信息。这种强大的特性使它在计算机视觉任务如识别与检测上表现出色。
5. 随机梯度下降(SGD)：是一种常用的优化算法，在训练机器学习模型时用于调整权重以最小化损失函数值。在线场景下，SGD需要实时地运行来适应不断变化的数据流或目标对象的外观特征。
6. 全卷积网络（FCN）: 一种不包含全连接层仅由若干个连续卷积操作构成的神经网络模型架构，特别适合于处理具有空间结构化信息如图像和视频等类型数据的任务中使用。
7. ILSVRC15 数据集：即ImageNet大规模视觉识别挑战赛2015年的竞赛用数据集，包含海量标注图片资源广泛应用于训练及评估各类计算机视觉模型性能。
通过结合上述技术与方法，本研究成功地将深度学习引入视频物体跟踪领域，并实现了在高精度追踪的同时保持了实时处理的速度要求。
5星
