1，Multi-Domain Network
网络结构
网络比较精简，3卷积（继承自VGG-M）+2全连接（ReLU+dropouts），共五层，最终由k个branch（对应k个domain）
训练SGD（Stochastic Gradient Descent）
网络精简原因：
1，追踪系统只是想要将target和背景区分开，任务总体来说很简单
2，计算量
2， Learning Algorithm
高亮部分就是核心思想
网络的训练没有太多的特点，用mini-batch 到的指定的iteration就ok
在loss function 没有特定的设定，但domain-independent 还没有很好地理解
3，Online Tracking using MDNet
trick 1: long-term and short-term update
trick 2: Hard Minibatch Mining
trick 3: Box Bounding Regression (提高定位准确率)
trick 4: implementation details(一些实现的小技巧：参数初始化、训练数据、网络的学习速率等)
文章核心思想是将追踪变成了一个简单的二义性问题：将target和background区分开来
