im1是原图像
im是尺度变化后的图像
targetLoc目标位置
target_sz目标大小
window_sz目标的5倍大小（长宽最长的那个）
l1_patch_num = window_sz/ cell_size
sz_window 窗 cos窗大小
pos 目标中心点
patch 以pos 为中心 ，提取window_sz大小的patch
meanImg 网络自带的 图像均值
patch1 =patch- meanImg;
feat 图像的特征
matrix 将图像特征拉成一条线
coeff 特征降维后取前64个通道（也是也正）
target_sz1 目标大小除以4
output_sigma = target_sz1 0.1
label 0-1的高斯标签
label1 将label resize到 im1的长长大小 再乘255
patch1 将patch resize到 im1的长*长大小
feat_ 将上面feat拉成一条线
featPCA 和上面coeff一样
featPCA1st=featPCA;
motion_sigma_factor=0.6
target_szU=target_sz;
net_online 分三条分支 里面有三个网络 T帧经过一层 T帧经过三层 第一帧经过一层
