{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{“日期-部件”:[[2024,5,16]],“日期-时间”:“2024-05-16T00:51:44Z”,“时间戳”:1715820704579},“参考-计数”:212,“出版商”:“Springer Science and Business Media LLC”,“问题”:“3”,“许可证”:[{“开始”:{'日期-部件“:[2021,3,4]],“时间”:“2021-03-04T00:00:00Z”,“timestamp”:1614816000000},“content-version”:“tdm”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by\/4.0”},{“start”:{“date-parts”:[[2021,3,4]],“date-time”:“2021-03-04T00:00:00Z”,“timetamp”:614816000000},”content-versiion“:”vor“,”delay-in-days“:0,”URL“https:\\/creative 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Hengel。视觉对象跟踪中的外观模型综述。《ACM智能系统与技术交易》,第4卷,第4号,第58条,2013年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1145\/2508037.2508039.“,”DOI“:”10.1145\/25080 37.2508039“},{“问题”:“1”,“密钥”:“1274_CR30”,“DOI-asserted-by”:“发布者”,“首页”:“61”,“DOI”:“10.16451\/j.cnki.issn1003-6059.201801006”,“卷”:“31”,“作者”:“H C Lu”,“年份”:“2018”,“非结构化”:“H.C.Lu、P.X.Li、D。王。视觉目标跟踪:一项调查。模式识别与人工智能,第31卷,第1期,第61\u201376页,2018年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.16451\/j.cnki.issn1003-6059.201801006。(中文)“,”journal-title“:”Pattern Recognition and Artificial Intelligence“},{“key”:“1274_CR31”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“首页”:“323”,“doi”:“10.1016\/j.patcog.2017.11.007”,“卷”:“76”,“作者”:“PX Li”,”年份:“2018”,“非结构化”:“P.X.Li,D.Wang,L.j.Wang,H.C.Lu。深度视觉跟踪:回顾和实验比较。模式识别,第76卷,第323\u20133382018页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1016\/j.patcog.2017.11.007.“,”journal-title“:”模式识别“},{“问题”:“12”,“关键”:“1274_CR32”,“首页”:“2057”,“卷”:“24”,“作者”:“X Li”,“年份”:“2019”,“非结构化”:“X.Li,Y.F.Zha,T.Z.Z.Zhang,Z.Cui,W.M.Zuo,Z.Q.Hou,H.C.Lu,H.Z。王。基于深度学习的视觉目标跟踪算法综述。《图像与图形学杂志》,第24卷,第12期,第2057\u2013208019页。(中文)”,“期刊标题”:“图像与图形学杂志”},{“密钥”:“1274_CR33”,“doi断言”:“出版商”,“首页”:“17”,“doi”:“10.1016\/j.neucom.2018.01.092”,“卷”:“300”,“作者”:“A Brunetti”,“年份”:“2018”,“非结构化”:“A.Brunetti,D.Buongiorno,G.F.Trotta,V。贝维拉夸。行人检测和跟踪的计算机视觉和深度学习技术:一项调查。神经计算,第300卷,第17\u201333页,2018年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1016\/j.neucom.2018.01.92.“,”journal-title“:”Neurocomputing“},{”key“:”1274_CR34“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”unstructured“:”R.Yao,G.S.Lin,S.X.Xia,j.Q.Zhao,Y。周。视频对象分割和跟踪:一项调查。《ACM智能系统与技术交易》,第11卷,第4期,第36条,2020年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1145\/3391743.“,”DOI“:”10.1145\/339173“},{”key“:”1274_CR35“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“3642”,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2012.6248110”,“volume-title”:“IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集”,“author”:“D Ciregan”,“year”:“2012”,“unstructured”:“D.Ciregan,U.Meier,J。施密杜贝尔。用于图像分类的多列深度神经网络。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国普罗维登斯,第3642\u201336492012页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR.2012.6248110.“},{“问题”:“11”,“密钥”:“1274_CR36”,“DOI-asserted-by”:“发布者”,“首页”:“3212”,“DOI”:“10.1109\/TNNLS.2018.28768665”,“卷”:“30”,“作者”:“Z Q Zhao”,“年份”:“2019”,“非结构化”:“Z.Q.Zhao,P.Zheng,S.T.Xu,X.D。吴。深度学习目标检测:综述。IEEE神经网络和学习系统汇刊,第30卷,第11期,第3212\u201332322019页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/TNNLS.2018.2876865.“,”journal-title“:”IEEE神经网络和学习系统事务“},{“key”:“1274_CR37”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first page”:”3431“,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2015.7298965”,“volume-title”:“IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集”,“author”:“J Long”,“年份”:“2015年”,“非结构化”:“J.Long,E.Shelhamer,T.Darrell。语义分割的完全卷积网络。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国波士顿,第3431\u201334402015页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR.2015.7298965.“},{“key”:“1274_CR38”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first page”::“3929”,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2017.300”,“volume-title”:“IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集”,“author”:“K Zhang”,“year”:“2017”,“unstructured”:“K.Zhang,W.M.Zuo,S.H.Gu,L。张。在图像恢复之前学习深度CNN去噪器。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国檀香山,pp.3929\u201339382017。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR.2017.300.“},{“问题”:“4”,“密钥”:“1274_CR39”,“DOI-asserted-by”:“发布者”,“首页”:“961”,“DOI”:“10.1109\/TNN.2002.1021896”,“卷”:“13”,“作者”:“X O Tang”,“年份”:“2002”,“非结构化”:“X.O Tang,X.B.Gao,J.Z.Liu,H.J.J。张。一种用于视频字幕检测和识别的时空方法。IEEE神经网络汇刊,第13卷,第4期,第961\u20139712002页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/TNN.2002.1021896.“,”journal-title“:”IEEE Transactions on Neural Networks“},{”key“:”1274_CR40“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“10”,“DOI”:“10.24963\/ijcai.2018\/2”,“volume-title”:“第27届国际人工智能联合会议论文集”,“作者”:“H Geffner”,“年份”:“2018”,“非结构化“:”H.Geffner。无模型、基于模型和通用智能。《第27届国际人工智能联合会议论文集》,AAAI出版社,瑞典斯德哥尔摩,第10页,201317,2018年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.24963\/ijcai.2018\/2.“},{“key”:“1274_CR41”,“unstructured”:“T.Elsken,J.H.Metzen,F.Hutter.神经体系结构搜索:调查。[在线],可用:https:\//arxiv.org\/abs\/1808.053772018。”},},[key“:”1274_CR42“,”unstructure“:”K.Simonyan,A。齐瑟曼。用于大规模图像识别的深度卷积网络。《第三届学习表征国际会议论文集》,美国圣地亚哥,2015年。他、X.Y.Zhang、S.Q.Ren、J.Sun。用于图像识别的深度残差学习。在《IEEE计算机视觉与模式识别会议论文集》中,IEEE,美国拉斯维加斯,第770\u20137782016页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR.2016.90.“},{“key”:“1274_CR44”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first page”:”4700“,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2017.243”,“volume-title”:“IEEE计算机视觉和模式识别会议记录”,“author”:“G Huang”,”year“2017”,“unstructured”:“G.Huang,Z.Liu,L.Van Der Maaten,K.Q。温伯格。紧密连接的卷积网络。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国檀香山,第4700\u20134708页,2017年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR.2017.243.“},{”key“:”1274_CR45“,”首页“:”4278“,”volume-title“:”第31届AAAI人工智能会议论文集“,”author“:”C Szegedy“,”year“:”2016“,”unstructured“:”C.Szegety,S.Ioffe,V.Vanhoucke,A.A。阿莱米。Inception-v4、Inception-ResNet和残余联系对学习的影响。《第31届AAAI人工智能会议论文集》,美国旧金山,AAAI出版社,第4278\u201342842016页“2015年”,“非结构化”:“C.Szegedy,W.Liu,Y.Q.Jia,P.Sermanet,S.Reed,D.Angelov,D.Erhan,V.Vanhoucke,A.Rabinovich。用卷积深入。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国波士顿,第1\u201392015页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR.2015.7298594.“},{“key”:“1274_CR47”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“C.S.Brito,W.Gerstner。非线性希伯来学习作为接受野形成的统一原则。PLoS计算生物学,第12卷,第9期,文章编号e1005070,2016。”,“DOI”:“10.1371\/journal.pcbi.1005070”}1274_CR48“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:”2818“,”doi“:”10.1109\/CVPR.2016.308“,”volume-title“:”IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集“,”author“:”C Szegedy“,”year“:”2016“,”unstructured“:”C.Szegety,V.Vanhoucke,S.Ioffe,J.Shlens,Z.Wojna。重新思考计算机视觉的初始架构。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国拉斯维加斯,第2818\u20132826页,2016年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR.2016.308.“},{”key“:”1274_CR49“,”first page“:“6660”,“volume-title”:“第32届神经信息处理系统国际会议论文集”,“author”:“Z Y Huo”,“year”:“2018”,“unstructured”:“Z.Y.Huo,B.Gu,H。黄。使用特征回放训练神经网络。《第32届神经信息处理系统国际会议论文集》,ACM,Red Hook,USA,pp.6660\u201366692018。“},{“key”:“1274_CR50”,“unstructured”:“J.Jeong,J。小腿。通过选择性渠道分配培训CNN。第36届机器学习国际会议论文集,长滩,第3080\u201330902019页。“},{“key”:“1274_CR51”,“unstructured”:“S.Y.Qiao,Z.S.Zhang,W.Shen,B.Wang,A。尤耶。用于大规模图像识别的逐步更新的神经网络。《第35届机器学习国际会议论文集》,瑞典斯德哥尔摩,第4188\u201341972018页2020年”,“非结构化”:“K.Han,Y.H.Wang,Q.Tian,J.Y.Guo,C.J.Xu,C.Xu。GhostNet:廉价操作带来的更多功能。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国西雅图,第1580页,201315892020年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR42600.2020.00165.“},{“key”:“1274_CR53”,“unstructured”:“R.Geirhos,P.Rubisch,C.Michaelis,M.Bethge,F.A.Wichmann,W.Brendel。图像网络训练CNN偏向于纹理;增加形状偏差可提高准确性和鲁棒性。[在线],可用:https:\//arxiv.org\/abs\/1811.122312018。”},}“key“:”1274_CR54“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“248”,”doi“:”10.1109\/CVPR.2009.5206848“,”volume-title“:”IEEE计算机视觉与模式识别会议论文集“,”author“:”J Deng“,”year“:”2009“,”unstructured“:”J.Deng,W.Dong,R.Socher,L.J.Li,K.Li,L.Fei-Fei。ImageNet:大型分层图像数据库。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国迈阿密,第248\u2013255页,2009年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR.2009.5206848.“},{“key”:“1274_CR55”,“unstructured”:“J.Frankle,M.Carbin.彩票假设:寻找稀疏、可训练的神经网络。[在线],可用:https:\/\/arxiv.org\/abs\/1803.036352018。”},},[key“:”1274_CR56“,”unstructure“:”J.You,J.Leskovec,K.He,S。谢。神经网络的图形结构。第37届国际机器学习会议论文集,奥地利维也纳,第10881\u2013108912020页。“},{”key“:”1274_CR57“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“501”,”doi“:”10.1109\/CVPR.2019.00059“,”volume-title“:”IEEE\/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集“,”author“:”C H Xie“,”year“:”2019”,“非结构化”:“C.H.Xie,Y.X.Wu,L.Van Der Maaten,A.L.Yuille,K.M.He。用于提高对抗性鲁棒性的特征去噪。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国长滩,第501\u20135092019页。DOI:https:\/\/DOI.org/10.1109\/CVPR.2019.00059.“},{“key”:“1274_CR58”,“非结构化”:“S.Kanai,Y.Fujiwara,S.Iwamura。防止门控复发单元中的梯度爆炸。在《第31届国际神经信息处理系统会议论文集》中,美国长滩,pp.435\u20134442017。”},{“issue”:“2”,“key”:“1274_CR59”,“doi-asserted-by“:”publisher“,”first 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Jozefowicz”,“year”:“2015”,“unstructured”:“R.Jozefowicz,W.Zaremba,I。萨茨克弗。递归网络体系结构的实证研究。《第32届国际机器学习会议论文集》,JMLR.org,法国里尔,第2342\u20132350页,2015年。Wu,C.L.Zhang,Z.H.Zhou。递归神经网络的最小选通单元。《国际自动化与计算杂志》,第13卷,第3期,第226\u20132342016页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1007\/s11633-016-1006-2.“,”journal-title“:”国际自动化与计算杂志“},{“issue”:“3”,“key”:“1274_CR66”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first page”:”972“,”DOI“:”10.1109\/TITS.2019.2900481“,”author“:”B W Du“,“year”:“2020”,“unstructured”:“B.W.Du,H.Peng,S.Z.Wang、M.Z.A.Bhuiyan、L。王海荣,龚庆瑞,刘立立。城市交通客流预测的深度不规则卷积残差最小二乘法。IEEE智能交通系统汇刊,第21卷,第3期,第972\u20139852020页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/TITS.2019.2900481.“,”journal-title“:”IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems“},{“key”:“1274_CR67”,“first-page”:“735”,“volume-title”:“第27届国际机器学习会议论文集”,“author”:“J Martens”,“year”:“2010”,“unstructured”:“J。马滕斯。通过无hessian优化进行深度学习。第27届国际机器学习会议论文集,美国麦迪逊ACM,第735\u20137422010页。“},{“key”:“1274_CR68”,“unstructured”:“J.Martens,I。萨茨克弗。用无hessian优化学习递归神经网络。《第28届国际机器学习会议论文集》,美国麦迪逊,第1033\u20131040页,2011年。“},{“key”:“1274_CR69”,“unstructured”:“I.Sutskever,J.Martens,G.Dahl,G。辛顿。关于深度学习中初始化和动量的重要性。《第三十届国际机器学习会议论文集》,美国亚特兰大,第1139\u201311472013页。帕利瓦尔。双向递归神经网络。IEEE信号处理学报,第45卷,第11期,第2673\u20132681997页。DOI:https:\/\/DOI.org/10.1109\/78.650093。”,“期刊标题”:“IEEE信号处理汇刊”},{“密钥”:“1274_CR71”,“DOI断言者”:“crossref”,“非结构化”:“M.Sundermeyer,T.Alkhouli,J.Wuebker,H。奈伊。双向递归神经网络的翻译建模。《自然语言处理实证方法会议论文集》,卡塔尔多哈,第14\u201325页,2014年。“,”DOI“:”10.3115\/v1\/D14-1003“},{”key“:”1274_CR72“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“7587”,“DOI”:“10.1109\/ACCESS.2019.2962505”,“volume”:“8”,“author”:“R H Jiang”,“year”:“2019”,“unstructured”:“R.H.Jiang,L.Zhao,T。Wang,J.X.Wang,X.Q.Zhang。通过时空变异递归神经网络进行视频去模糊。IEEE Access,第8卷,第7587\u201375972019页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/ACCESS.2019.2962505.“,”journal-title“:”IEEE ACCESS“},{”key“:”1274_CR73“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“560”,“DOI”:“10.1007\/978-3-319-46493-0_34”,“volume-title”:“第十四届欧洲计算机视觉会议论文集”,“author”:“S F Liu”,“year”:“2016”,“unstructured”:“S.Liu,J.S.Pan、M.H。杨。通过混合神经网络学习低水平视觉的递归滤波器。《第14届欧洲计算机视觉会议论文集》,荷兰阿姆斯特丹斯普林格,第560\u20135762016页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1007\/978-3-319-46493-0_34.“},{”key“:”1274_CR74“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“8690”,”DOI“:”10.1609\/aaaai.v33i01.33018690“,”volume“:。张。带有文本描述的零炮目标检测。《第33届AAAI人工智能会议论文集》,美国檀香山,第33卷,第8690\u201386972019页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1609\/aaai.v33i01.33018690.“,”journal-title“:“第33届aaai人工智能会议论文集”},{“key”:“1274_CR75”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“G.Papandreou,L.C.Chen,K.Murphy,A.L.Yuille.语义图像分割的DCNN弱监督和半监督学习。[在线],在线阅读:https:\/\/arxiv.org\/abs\/1502.027342015。“,”DOI“:”10.1109\/ICCV.2015.203“},{“key”:“1274_CR76”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first 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Wang”,““2019年”,“非结构化”:“R.Wang,S.M.Pizer,J.M.Frahm。用于单目视频视觉里程计和深度的(非)监督学习的递归神经网络。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国长滩,第5555\u201355642019页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR.2019.00570.“},{“问题”:“1”,“密钥”:“1274_CR79”,“DOI-asserted-by”:“发布者”,“首页”:“4”,“DOI”:“10.1109\/TNNLS.2020.2978386”,“卷”:“32”,“作者”:“Z H Wu”,“年份”:“2021”,《非结构化》:“Z.H.Wu,S.R.Pan,F.W.Chen,G.D.Long,C.Q.Zhang,P.美国。于。图形神经网络综述。IEEE神经网络和学习系统汇刊,第32卷,第1期,第4\u2013242021页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/TNNLS.2020.2978386.“,”journal-title“:”IEEE神经网络和学习系统事务“},{“key”:“1274_CR80”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first page”:”729“,”DOI“:”10.1109\/IJCNN.2005.1555942“,”volume-title”:“IEEE国际神经网络联合会议论文集”,“author”:“M Gori”,“year”:“”2005年”,“非结构化”:“M.Gori,G.Monfardini,F.Scarselli。一种新的图域学习模型。《IEEE神经网络国际联合会议论文集》,IEEE,加拿大蒙特利尔,第729\u20137342005页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/IJCNN.2005.1555942.“},{“问题”:“1”,“密钥”:“1274_CR81”,“DOI-asserted-by”:“发布者”,“首页”:“61”,“DOI”:“10.1109\/TNN.2008.2005605”,“卷”:“20”,“作者”:“F Scarselli”,“年份”:“2009”,“非结构化”:“F.Scarselli-M.Gori,A.C.Tsoi,M.Hagenbuchner,G。蒙法迪尼。图形神经网络模型。IEEE神经网络汇刊,第20卷,第1期,第61\u2013802009页。DOI:https:\/\/DOI.org/10.1109\/TNN.200.2005605.”,“期刊标题”:“IEEE神经网络汇刊”},{“密钥”:“1274_CR82”,“DOI断言者”:“出版商”,“DOI”:“10.1109\/IJCNN.2010.5596796”,“卷标题”:“国际神经网络联合会议论文集”,“作者”:“C Gallicchio”,“年份”:“2010”,“非结构化”:“C.Gallicchio,A。米凯利。绘制回波状态网络图。《国际神经网络联合会议论文集》,IEEE,西班牙巴塞罗那,2010年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/IJCNN.2010.5596796.“},{“key”:“1274_CR83”,“unstructured”:“J.Bruna,W.Zaremba,A.Szlam,Y.LeCun。图上光谱网络和本地连接网络。加拿大班夫第二届学习表征国际会议论文集,2013年。”},}“issue”:“40”,“key“:”1274_CR184“,”首页“:”1201“,”卷:“11”,“作者”:“S V N Vishwanathan”,“年份”:“2010”,“非结构化”:“S.V.N.Vishwanathan,N.N.Schraudolph,R.Kondor,K.M.Borgwardt。图形内核。《机器学习研究杂志》,第11卷,第40期,第1201\u20131242页,2010年。“,“Journal-title”:“The Journal of Machine Learning Research”},{“key”:“1274_CR85”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first page”:”129“,“doi”:“10.1007\/978-3-540-45167-9_11”,“volume-title“:”第16届学习理论年会和第7届学习理论和核心机器核心研讨会论文集”,“作者”:“T Gartner”,“年份”:“2003年”,“非结构化”:“T.Gartner,P.Flach,S.Wrobel。关于图核:硬度结果和有效的替代品。《第16届学习理论年会和第7届学习理论和内核机器核心研讨会论文集》,美国华盛顿州斯普林格,第129\u2013143页,2003年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1007\/978-3-540-45167-9_11.“},{”key“:”1274_CR86“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“541”,”DOI“:”10.1007\/978-30-58536-5_32“,”volume-title“第十六届欧洲计算机视觉会议论文集”,“author”:“M Liang”,“year”:“2020”,“unstructured”:“M.Liang,B.Yang,R.Hu,Y.Chen,R.J.Liao,S.Feng,R。乌尔塔松。学习用于运动预测的车道图表示。《第16届欧洲计算机视觉会议论文集》,英国格拉斯哥斯普林格,第541\u20135562020页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1007\/978-3-030-58536-5_32publisher”,“首页”:“379”,“DOI”:“10.1007\/978-3-030-58571-6_23”,“卷标”:“第十六届欧洲计算机视觉会议论文集”,“作者”:“C Q Yu”,“年份”:“2020”,“非结构化”:“C.Q Yu,Y.F.Liu,C.X.Gao,C.H.Shen,N.Sang。代表性图形神经网络。《第16届欧洲计算机视觉会议论文集》,英国格拉斯哥斯普林格,第379\u20133962020页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1007\/978-3-030-58571-6_23.“},{“key”:“1274_CR89”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“unstructured”:“M.T.Luong,H.Pham,C.D。曼宁。基于注意的神经机器翻译的有效方法。《自然语言处理实证方法会议记录》,计算语言学协会,葡萄牙里斯本,第1412\u20131421页,2015年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.18653\/v1\/D15-1166.“,”DOI“:”10.18653\/v1\/D15-1166“},{“key”:“1274_CR90”,“unstructured”:“A.Vaswani,N.Shazeer,N.Parmar,J.Uszkoreit,L.Jones,A.N.Gomez,L.Kaiser,I。波卢什金。注意力是你所需要的。《第31届神经信息处理系统国际会议论文集》,美国长滩,第5998\u20136008页,2017年。萨拉库丁诺夫。Transformer-XL:超出固定长度上下文的专注语言模型。[在线],可用:https:\/\/arxiv.org\/abs\/1901.02860,2019.“,”DOI“:”10.18653\/v1\/P19-1285“},{“key”:“1274_CR92”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“P.Shaw,J.Uszkoreit,A.Vaswani.相对位置表示法的自我关注。[在线]53\/v1\/N18-2074“},{“key”:“1274_CR93”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“unstructured”:“X.Q.Zhang,T.Wang,J.X.Wang,G.Y.Tang,L.Zhao。基于金字塔通道的图像去叠特征注意网络。计算机视觉与图像理解,第197\u2013198卷,文章编号103003,2020。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1016\/j.cviu.2020.103003.“,”DOI“:”10.1016\/j.cviu.202.0103003“},{“key”:“1274_CR94”,“unstructured”:“K.Xu,j.L.Ba,R.Kiros,K.Cho,A.Courville,R.Salakhutdinov,R.S.Zemel,Y。本吉奥。展示、出席和讲述:用视觉注意力生成神经图像字幕。第32届国际机器学习会议论文集,第2048\u20132057页,2015。“},{”key“:”1274_CR95“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first 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Wang“,”year“:”2018“,”unstructured“:”X.L.Wang,R.Girshick,A.Gupta,K.M。他。非局部神经网络。在IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集,IEEE,美国盐湖城,pp.7794\u201378032018。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR.2018.00813.“},{”key“:”1274_CR98“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“408”,”DOI“:”10.1109\/ICCV.2017.52“,”volume-title“:”IEEE国际计算机视觉会议论文集“,”author“:”X Z Zu“,”year“:”2017“,”unstructured“:”X.Z.Zhu,Y.J.Wang,J.F.Dai,L.Y.C。世界环境学会。用于视频对象检测的流引导特征聚合。《IEEE计算机视觉国际会议论文集》,IEEE,意大利威尼斯,第408\u2013417页,2017年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/ICCV.2017.52.“},{”key“:”1274_CR99“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“485”,”DOI“:”10.1007\/978-3-030-01237-3_30“,”volume-title“:”Proceedings of the 15th European Conference on Computer Vision“,”author“:”F Y Xiao“,”year“:”2018“,”unstructured“:”F.Y.Xiao,Y.J。李。具有对齐时空存储器的视频对象检测。《第十五届欧洲计算机视觉会议论文集》,德国慕尼黑施普林格,第485\u2013501页,2018年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1007\/978-3-030-01237-3_30.“},{“key”:“1274_CR100”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first 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Chen“,”year“:”2019“,”unstructured“:”B.Y.Chen,P.X.Li,C.Sun,D.Wang,G.Yang,H.C.Lu。用于视觉跟踪的多注意力模块。模式识别,第87卷,第80\u201393页,2019年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1016\/j.pat-cog.2018.10.005.“,”journal-title“:”模式识别“},{“key”:“1274_CR104”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first-page:“8817”,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2018.00919”,“volume-title”:“IEEE\/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集”,“author”:“Z X Wu”,“year”:“2018”,“unstructured”:“ZX Wu.X。Wu,T.Nagarajan,A.Kumar,S.Rennie,L.S.Davis,K.Grauman,R.Feris。BlockDrop:残余网络中的动态推理路径。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国盐湖城,第8817页,20138826页,2018年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR.2018.00919.“},{”key“:”1274_CR105“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“409”,”DOI“:”10.1007\/978-3030-01261-8_25“,”volume-title“:”第十五届欧洲计算机视觉会议论文集“,”author“:”X Wang“,”year“:”2018“,”unstructured“:”X.Wang,F.S.Yu,Z.Y.Dou,T.Darrell,J.E。冈萨雷斯。SkipNet:学习卷积网络中的动态路由。《第十五届欧洲计算机视觉会议论文集》,德国慕尼黑施普林格,第409\u20134242018页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1007\/978-3-030-01261-8_25.“},{“key”:“1274_CR106”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first page”:”8080“,“DOI”:“10.1109\/CV-PR.2018.00843”,“volume-title”:“IEEE\/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集”,“author”:“N Shazeer”,“year”:“2018”,“unstructured”:“N.Shazeer,K.Fatahalian,W.R.Mark”,R。T.穆拉普迪。HydraNets:用于高效推理的专用动态架构。在IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集上,IEEE,美国盐湖城,pp.8080\u201380892018。DOI:https:\\/DOI.org\/10.109\/CV-PR.2018.00843.“},{“key”:“1274_CR107”,“unstructured”:“G.Huang,D.L.Chen,T.H.Li,F.Wu,L.Van Der Maaten,K.Q.Weinberger。资源高效图像分类的多尺度密集网络。[在线],可用:https:\\/arxiv.org\/abs\/1703.09844,2017.”},}“key:”1274_CR108“,”unstructure“:”Z.H。你,严国强,叶建民,马建民,王建民。门装饰器:用于加速深层卷积神经网络的全局滤波器剪枝方法。《第三十三届神经信息处理系统会议论文集》,加拿大温哥华,第2133\u201321442019页年”:“2020年”,“非结构化”:“Y.W.Li,L.Song,Y.K.Chen,Z.M.Li,X.Y.Zhang,X.G.Wang,J.Sun。学习用于语义分割的动态路由。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国西雅图,第8553\u201385622020页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR42600.2020.00858.“},{“key”:“1274_CR110”,“unstructured”:“B.De Brabandere,X.Jia,T.Tuytelaars,L.Van Gool。动态过滤网络。《第三十届神经信息处理系统会议论文集》,西班牙巴塞罗那,第667\u2013675页,2016年。”},}“key:”1274_CR111“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”第一页“:”261“,”DOI“:”10.1109\/ICCV.2017.37“,”volume-title“:”IEEE国际计算机视觉会议记录“,”author“:”S Niklaus“,”year“:”2017“,”unstructured“:”S.Niklaus,L.Mai,F.Liu。通过自适应可分离卷积进行视频帧插值。《IEEE计算机视觉国际会议论文集》,IEEE,意大利威尼斯,第261\u2013270页,2017年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/ICCV.2017.37.“},{”key“:”1274_CR112“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first 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Xu“,”year“:”2020“,”unstructured“:”Y.S.Xu,S.Y.R.Tseng,Y.Tseng英国。郭永明(Y.M.Tsai)。统一动态卷积网络用于具有变分退化的超分辨率。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国西雅图,第12496\u2013125052020页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR42600.2020.01251.“},{”key“:”1274_CR116“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“764”,”DOI“:”10.1109\/ICCV.2017.89“,”volume-title“:”IEEE国际计算机视觉会议论文集“,”author“:”J F Dai“,”year“:”2017“,”unstructured“:”J.F.Dai,H.Z.Qi,Y.W.Xiong,Y.Li,G.D.Zhang,H.胡,Y。C.魏。可变形卷积网络。《IEEE计算机视觉国际会议论文集》,IEEE,意大利威尼斯,第764\u20137732017页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/ICCV.2017.89.“},{”key“:”1274_CR117“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“9308”,”DOI“:”10.1109\/CVPR.2019.00953“,”volume-title“:”IEEE\/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition“,“author”:“X Z Zhu”,“year”:“2019”,“unstructured”:“X.Z.Zu,H.Hu,S.Lin,J.F。戴。变形ConvNets V2:变形越多,效果越好。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国长滩,第9308\u20139316页,2019年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR.2019.00953.“},{“key”:“1274_CR118”,“unstructured”:“C.F.Xu,B.C.Wu,Z.N.Wang,W.Zhan,P.Vajda,K.Keutzer,M.Tomizuka。SqueezeSegV3:有效点云分割的空间自适应卷积。[在线],可用:https:\///arxiv.org\/abs\/2004.01803200.”},},[2]“key“:”1274_CR119“,“doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:”3992“,”doi“:”10.1109\/CVPR42600.2020.00405“,”volume-title“:”IEEE\/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集“,”author“:”Z T Xiong“,”year“:”2020“,”unstructured“:”Z.T.Xiong,Y.Yuan,N.H.Guo,Q.Wang。用于室内场景解析的可变上下文可变形convnet。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国西雅图,第3992\u201340022020页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR42600.2020.00405.“},{“问题”:“9”,“密钥”:“1274_CR120”,“DOI-asserted-by”:“发布者”,“首页”:“1659”,”DOI“:”10.1016\/S0893-6080(97)00011-7“,”volume“:”10“,”author“:”W Maass“,”year“:”1997“,”unstructured“:”W。马斯。尖峰神经元网络:第三代神经网络模型。神经网络,第10卷,第9期,第1659\u201316711997页。DOI:https:\/\/DOI.org/10.1016/S0893-6080(97)00011-7.”,“期刊标题”:“神经网络”},{“密钥”:“1274_CR121”,“非结构化”:“S.Kim,S.Park,B.Na,S.Yoon。Spiking YOLO:用于节能物体检测的Spiking神经网络。[在线],可用:https:\/\/arxiv.org/abs\/1903.065302019。”},{“问题”:“5216”,“密钥”:“1274_CR122”,“doi-asserted-by“:”publisher“,”first-page“:”1503“,”doi“:”10.1126\/science.7770778“,”volume“:”268“,”author“:”Z F Mainen“,”year“:”1995“,”unstructured“:”Z.F.Mainen,T.J.Sejnowski。新皮质神经元棘波计时的可靠性。《科学》,第268卷,第5216号,第1503\u201315061995页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1126\/science.7770778.“,”journal-title“:”science“},{”key“:”1274_CR123“,”first-page“:”787“,”volume-title”:“第32届神经信息处理系统国际会议论文集”,“author”:“G Bellec”,“year”:“2018”,“unstructured”:“G.Bellec,D.Salaj,A.Subramoney,R.Legenstein,W。马斯。在尖峰神经元网络中的长-短期记忆和学习-学习。《第32届神经信息处理系统国际会议论文集》,Curran Associates Inc.,Red Hook,USA,pp.787\u20137972018。Cao,Y.Chen,D.Khosla。用于节能目标识别的尖峰深度卷积神经网络。《国际计算机视觉杂志》,第113卷,第1期,第54\u201366页,2015年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1007\/s11263-014-0788-3.“,”journal-title“:”International journal of Computer Vision“},{”key“:”1274_CR125“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“142”,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2000.854761”,“volume-title”:“计算机视觉和模式识别IEEE会议论文集”,“author”:“D Comaniciu”,”年份“2000”,“非结构化“:”D.Comaniciu,V.Ramesh,P.Meer。使用mean shift实时跟踪非刚性对象。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国希尔顿海德岛,第142\u2013149页,2000年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR.2000.854761.“},{”key“:”1274_CR126“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“886”,”DOI“:”10.1109\/CVPR.2005.177“,”volume-title“:”IEEE计算机学会计算机视觉和模式识别会议论文集“,”author“:”N Dalal“,”year“:”2005“,”unstructured“:”N.Dalal,B。触发器。人体检测定向梯度直方图。《IEEE计算机学会计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国圣地亚哥,第886\u20138932005页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR.2005.177.“},{”key“:”1274_CR127“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first 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Bertinetto“,“年份”:“2016年”,“非结构化”:“L.Bertineto,J.Valmadre,S.Golodetz,O.Miksik,P.H.S.Torr。Staple:实时跟踪的补充学习者。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国拉斯维加斯,第1401\u201314092016页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR.2016.156.“},{”key“:”1274_CR130“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“3074”,”DOI“:”10.1109\/ICCV.2015.352“,”volume-title“:”IEEE国际计算机视觉会议论文集“,”author“:”C Ma“,“year”:“2015”,”unstructured“:”C.Ma,J.B.Huang,X.K.Yang,M.H。杨。视觉跟踪的层次卷积特征。《IEEE计算机视觉国际会议论文集》,IEEE,智利圣地亚哥,第3074\u20133082页,2015年。DOI:https:\/\/DOI.org/10.1109\/ICCV.2015.352.“},{“key”:“1274_CR131”,“DOI asserted by”:“publisher”,“first page”:“4303”,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2016.466”,“volume title”:“Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition”,“author”:“Y K Qi”,“year”:“2016”,“nonstructured”:“Y.K.Qi,S.P.Zhang,L.Qin,H.X.Yao,Q.M.Huang,J。Lim,M.H.Yang。对冲深度追踪。在《IEEE计算机视觉与模式识别会议论文集》中,IEEE,美国拉斯维加斯,第4303\u201343112016页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR.2016.466.“},{”key“:”1274_CR132“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first 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Lukezic“,”year“:”2020“,”unstructured“:”A.Lukezic,J.Matas,M。克里斯坦。D3S-一种区分性单镜头分割跟踪器。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国西雅图,第7133页,201371422020年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR42600.2020.00716.“},{”key“:”1274_CR135“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“8355”,”DOI“:”10.1109\/TIP.2020.3014952“,”volume“:。于。具有多视图轨迹预测的视觉跟踪。IEEE图像处理汇刊,第29卷,第8355\u201383672020页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/TIP.2020.3014952.“,”journal-title“:”IEEE Transactions on Image Processing“},{”key“:”1274_CR136“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“6668”,“DOI”:“10.1109\/CVPR42600.2020.00670”,“volume-title”:“IEEE\/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition”,“author”:“Z D Chen”,“year”:“2020”,“非结构化”:“Z.D.Chen,B.N.Zhong,G.R.Li,S.P.Zhang,R.R.Ji。用于视觉跟踪的连体箱自适应网络。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国西雅图,第6668页,201366772020年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR42600.2020.00670.“},{“key”:“1274_CR137”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first 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Yu”,“year”:“2020”,“unstructured”:“”Y.C.(纽约)。Yu,Y.L.Xiong,W.L.Huang,M.R.Scott。用于视觉对象跟踪的可变形暹罗注意网络。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国西雅图,第6728\u201367372020页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR42600.2020.00676.“},{”key“:”1274_CR140“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“1762”,”DOI“:”10.1109\/TIP.2019.2942502“,”volume“::”29“,”author“:”Z Teng“,”year“:”2019“,”unstructured“:”Z.Teng,J.L.Xing,Q.Wang,B.P.Zhang,J.P。风扇。用于鲁棒视觉对象跟踪的深层时空网络。IEEE图像处理汇刊,第29卷,第1762\u201317751919页。DOI:https:\/\/DOI.org/10.1109\/TIP.201922942502.”,“期刊标题”:“IEEE图像处理汇刊”},{“密钥”:“1274_CR141”,“DOI断言者”:“出版商”,“首页”:“1479”,“DOI”:“10.1109\/TIP.20192942506”,“卷”:“29”,“作者”:“M H Abdelpakey”,“年份”:“2019”,“非结构化”:“M.H.Abdelpakey,M.S。谢哈塔。DP Siam:用于鲁棒对象跟踪的动态策略暹罗网络。IEEE图像处理汇刊,第29卷,第1479\u201314922019页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/TIP.2019.2942506.“,”journal-title“:”IEEE Transactions on Image Processing“},{“key”:“1274_CR142”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first 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Wang”,“year”:“2019”,“unstructured”:“Q.Wang,L.Zhang,L.Bertinetto,W.M.Hu”、P。H.S.托尔。快速在线对象跟踪和分割:一种统一的方法。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国长滩,第1328u201313382019页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR.2019.00142.“},{”key“:”1274_CR145“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first-page“:”7952“,”DOI“:”10.1109\/CVPR.2019.00814“,”volume-title“:”IEEE\/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集“,”author“:”H Fan“,”year“:”2019“,”unstructured“:”H.Fan,H.B。凌。暹罗级联区域提议网络用于实时视觉跟踪。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国长滩,第7952\u201379612019页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR.2019.00814.“},{”key“:”1274_CR146“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“483”,”DOI“:”10.1007\/978-3030-01216-8_30“,”volume-title“:”第十五届欧洲计算机视觉会议论文集“,”author“:”G Bhat“,”year“:”2018“,”unstructured“:”G.Bhat,J.Johnander,M.Danelljan,F.S.Khan,M.Fel斯伯格。揭开深度追踪的威力。《第十五届欧洲计算机视觉会议论文集》,德国慕尼黑施普林格,第483\u2013498页,2018年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1007\/978-3-030-01216-8_30.“},{”key“:”1274_CR147“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first 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Li“,“year”:“2018”,”unstructured“:”B.Li,J.Yan,W.Wu,Z.Zu,X.L.Hu●●●●。利用暹罗地区提案网络进行高性能视觉跟踪。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国盐湖城,第8971\u20138980页,2018年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR.2018.00935.“},{”key“:”1274_CR153“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“8990”,”DOI“:”10.1109\/CVPR.2018.00937“,”volume-title“:”IEEE\/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集“,”author“:”Y B Song“,”year“:”2018“,”unstructured“:”Y.B.Song,C.Ma,X.H.Wu,L.J.Gong,L.C、。Bao,W.M.Zuo,C.H.Shen,R.W.H.Lau,M.H.Yang。关键:通过对抗性学习进行视觉跟踪。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国盐湖城,第8990\u20138999页,2018年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR.2018.00937.“},{”key“:”1274_CR154“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”unstructured“:”Z.H.Lai,E.Lu,W.D.Xie。MAST:一个增强记忆的自我监督跟踪器。摘自IEEE计算机视觉和模式识别会议记录,IEEE,美国西雅图,pp.6479\u20136488 2020。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR42600.2020.00651.“,”DOI“:”10.1109\/CVPR 42600.20.200.0651“},{“key”:“1274_CR155”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first page”:”569“,“DOI”:“10.1007\/978-3030-01219-9_35”,“volume-title”:“第十五届欧洲计算机视觉会议论文集”,“author”:“E Park”,“year”:“2018”,“unstructured”“:”E.Park,A.C.Berg。Meta-tracker:用于视觉对象跟踪器的快速且健壮的在线自适应。《第十五届欧洲计算机视觉会议论文集》,德国慕尼黑施普林格,第569\u20135852018页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1007\/978-3-030-01219-9_35.“},{”key“:”1274_CR156“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“378”,”DOI“:”10.1007\/9783-030-58565-5_23“,”volume-title“:”Proceedings of the 16th European Conference on Computer Vision“,”author“:”X P Dong“,”year“:”2020“,”unstructured“:”X.P.Dong,J.B.Shen,L.Shao,F。波里克利。CLNet:用于快速调整暹罗跟踪器的紧凑型潜在网络。《第16届欧洲计算机视觉会议论文集》,英国格拉斯哥斯普林格,第378\u20133952020页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1007\/978-3-030-58565-5_23.“},{”key“:”1274_CR157“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“771”,”DOI“:”10.1007\/9783-030-58589-1_46“,”volume-title“:第十六届欧洲计算机视觉会议论文集”,“author”:“ZP Zhang”,“year”:“2020”,“unstructured”:“张志平,H.W.Peng,J.L.Fu,B.Li,胡伟民(W.M.Hu)。海洋:物体软件无需主持人跟踪。《第16届欧洲计算机视觉会议论文集》,英国格拉斯哥斯普林格,第771\u20137872020页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1007\/978-3-030-58589-1_46.“},{”key“:”1274_CR158“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first 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Huang”,“year”:“2019”,“nonstructured”:“L.H.Huang,X.Zhao,K.Q。黄。缩小检测和跟踪之间的差距:统一的方法。《IEEE计算机视觉国际会议论文集》,IEEE,韩国首尔,第3999\u201340092019页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/ICCV.2019.00410.“},{“issue”:“8”,“key”:“1274_CR161”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first-page”:“3766”,“DOI”:“10.1109\/TIP.2019.2902784”,“volume”:”28“author”:“W X Liu”,“year”:“2019”,“unstructured”:“W.X.Liu,Y.B.Song,D.S.Chen,S.F.He,Y.L.Yu,T.Yan,G.P.Hancke,R.W.H。刘。门控融合的可变形目标跟踪。IEEE图像处理汇刊,第28卷,第8期,第3766\u201337772019页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/TIP.2019.2902784.“,”journal-title“:”IEEE Transactions on Image Processing“},{“key”:“1274_CR162”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first page”:”3351“,”DOI“:”10.1109\/TIP.2019.2959256“,”volume“:”29“,”author“:”Z Y Liang“,”year“:”2019“,”unstructured“:”Z.Y.Liang,J.B。沈。用于快速跟踪的本地语义暹罗网络。IEEE图像处理汇刊,第29卷,第3351\u201333642019页。DOI:https:\/\/DOI.org/10.1109\/TIP.20192959256.”,“期刊标题”:“IEEE图像处理汇刊”},{“密钥”:“1274_CR163”,“DOI断言者”:“出版商”,“首页”:“4834”,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2018.00508”,“卷标题”:“IEEE\/CFF计算机视觉与模式识别会议论文集”,“作者”:“A F He”,“年份”:“2018”,“非结构化”:“A.F.He,C.Luo,X.M.Tian,W.J.Zeng。用于实时目标跟踪的双重暹罗网络。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国盐湖城,第4834\u20134843页,2018年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR.2018.00508.“},{”key“:”1274_CR164“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“4649”,”DOI“:”10.1109\/CVPR.2019.00478“,”volume-title“:”IEEE\/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集“,”author“:”J Y Gao“,”year“:”2019“,”unstructured“:”J.Y.Gao,T.Z.Zhang,C.S。徐。图形卷积跟踪。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国长滩,第4649\u201346592019页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR.2019.00478.“},{”key“:”1274_CR165“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“351”,”DOI“:”10.1007\/978-3-030-01240-3_22“,”volume-title“:”第十五届欧洲计算机视觉会议论文集“,”author“:”Y H Zhang“,”year“:”2018“,”unstructured“:”Y.H.Zhang,L.J.Wang,J.Q.Qi,D.Wang,M.Y.Feng,H。C.Lu.用于实时视觉跟踪的结构化暹罗网络。《第十五届欧洲计算机视觉会议论文集》,德国慕尼黑施普林格,第351\u20133662018页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1007\/978-3-030-01240-3_22.“},{”key“:”1274_CR166“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“3311”,”DOI“:”10.1109\/TIP.2019.2959249“,”volume“:。傅。基于多流深度相似性学习网络的视觉目标跟踪。IEEE图像处理汇刊,第29卷,第3311\u20133320页,2019年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/TIP.2019.2959249.“,”journal-title“:”IEEE Transactions on Image Processing“},{“key”:“1274_CR167”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first page”:”6288“,”DOI“:”10.1109\/CVPR42600.2020.00632“,”volume-title”:“IEEE\/CVF Computer Vision and Pattern Recognition会议论文集”,“作者”:“G T Wang”,“年份”:“2020”,“非结构化“:”王国通、罗春云、孙晓云、熊振伟、曾伟杰。通过实例检测进行跟踪:一种元学习方法。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国西雅图,第6288\u201362972020页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR42600.2020.00632.“},{”key“:”1274_CR168“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“6718”,”DOI“:”10.1109\/CVPRS2600.2020.00675“,”volume-title“IEEE\/CVF Computer Vision and Pattern Recognition会议记录”,“author”:“T Y Yang”,“year”:“2020”,“unstructured”:“T.Y.Yang,P.F.Xu,R.B.Hu,H。Chai,A.B.Chan。ROAM:循环优化跟踪模型。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国西雅图,第6718\u201367272020页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR42600.2020.00675.“},{”key“:”1274_CR169“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“353”,”DOI“:”10.1007\/978-3030-01264-9_22“,”volume-title“:”第十五届欧洲计算机视觉会议论文集“,”author“:”X K Lu“,“year”:“2018”,”unstructured“:”X.K.Lu,C.Ma,B.Ni,X.K.Yang,I.Rei d、M.H。杨。具有收缩损失的深度回归跟踪。《第十五届欧洲计算机视觉会议论文集》,德国慕尼黑施普林格,第353\u20133692018页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1007\/978-3-030-01264-9_22.“},{”key“:”1274_CR170“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“822”,”DOI“:”10.1007\/9783-030-01270-0_50“,”volume-title“:”第十五届欧洲计算机视觉会议论文集“,”author“:”H Z Zhou“,”year“:”2018“,”unstructured“:”H.Z.Zhou,B.Ummenhofer,T。布罗克斯。DeepTAM:深度跟踪和绘图。《第十五届欧洲计算机视觉会议论文集》,德国慕尼黑施普林格,第822\u2013838页,2018年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1007\/978-3-030-01270-0_50.“},{”key“:”1274_CR171“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first 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Zhou“,”year“2020”,”unstructured“:”H.Z.Zhou,B.Ummenhofer,T。布罗克斯。DeepTAM:利用卷积神经网络进行深度跟踪和映射。《国际计算机视觉杂志》,第128卷,第3期,第756\u20137692020页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1007\/s11263-019-01221-0.“,”journal-title“:”International journal of Computer Vision“},{“key”:“1274_CR174”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“unstructured”:“L.H.Huang,X.Zhao,K.Q。黄。GOT-10k:野外通用目标跟踪的大型高多样性基准。IEEE模式分析和机器智能汇刊,2019年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/TPAMI.2019.2957464.“,”DOI“:”10.1109\/TPAMI.2019.2977464“},{“key”:“1274_CR175”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first page”:”5374“,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2019.00552”,“volume-title”:“IEEE\/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集”,“author”:“H Fan”,“year”:“2019”,“非结构化”:“H.Fan,L.T。Lin,F.Yang,P.Chu,G.Deng,S.J.Yu,H.X.Bai,Y.Xu,C.Y.Liao,H.B.Ling。LaSOT:大规模单目标跟踪的高质量基准。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国长滩,第5374\u201353832019页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR.2019.00552.“},{”key“:”1274_CR176“,”first page“:“191”,”volume-title“:”Proceedings of the European Conference on Computer Vision“,”author“:”M Kristan“,”year“:”2014“,”unstructured“:”M.Kristan.,R.Pflugfelder,A.Leonardis,et al。视觉目标跟踪VOT2014挑战结果。《欧洲计算机视觉会议记录》,瑞士苏黎世斯普林格,第191\u2013217页,2014年。DOI:10.1007\/978-3-319-16181-5_14.“},{“issue”:“9”,“key”:“1274_CR177”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first-page”:“1834”,“DOI”:“10.1109\/TPAMI.2014.2388226”,“volume”:”37“author”:“Y Wu”,“year”:“2015”,“unstructured”:“Y.Wu,J.Lim,M.H.Yang。对象跟踪基准。IEEE模式分析和机器智能汇刊,第37卷,第9期,第1834\u201318482015页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/TPAMI.2014.2388226.“,”journal-title“:”IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence“},{”key“:”1274_CR178“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“1949”,“DOI”:“10.1109\/ICCVW.2017.230”,“volume-title”:“IEEE International Conference on Computer Vision Workshops”,“author”:“M Kristan”,“年份”:“2017年”,“非结构化”:“M Krisstan,A.Leonardis,J.Matas,et al.视觉对象跟踪VOT2017挑战结果。《IEEE计算机视觉研讨会国际会议论文集》,IEEE,意大利威尼斯,第1949\u20131972页,2017年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/ICCVW.2017.230.“},{”key“:”1274_CR179“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“2206”,”DOI“:”10.1109\/ICCVD.2019.00276“,”volume-title“:”IEEE\/CVF国际计算机视觉研讨会论文集“,”author“:”M Kristan“,“year”:“2019”,”unstructured“:”M.Kristan.,J.Matas,A.Leonardis,et al。第七次视觉目标跟踪VOT2019挑战结果。《IEEE计算机视觉国际会议论文集》,IEEE,韩国首尔,2019年,第2206\u20132241页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/ICCVW.2019.00276.“},{“问题”:“7”,“密钥”:“1274_CR180”,“DOI-sserted-by”:“发布者”,“首页”:“1442”,“DOI”:“10.1109\/TPAMI.2013.230”,“卷”:“36”,“作者”:“A W M Smeulders”,“年份”:“2014”,“非结构化”:“A.W.M.Smeuldeers,D.M.Chu,R.Cucchiara,S.Caldera ra、A.Dehghan、M。沙阿。视觉跟踪:一项实验性调查。IEEE模式分析和机器智能汇刊,第36卷,第7期,第1442页\u20131468页,2014年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/TPAMI.2013.230.“,”journal-title“:”IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence“},{”issue“:”2“,”key“:”1274_CR181“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first 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Galoogahi”,“年份”:“2017”,“非结构化”:“H。K.Galoogahi、A.Fagg、C.Huang、D.Ramanan、S.Lucey。速度需求:更高帧速率对象跟踪的基准。《IEEE国际计算机视觉会议论文集》,IEEE,意大利威尼斯,第1125\u201311342017页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/ICCV.2017.128.“},{”key“:”1274_CR184“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“445”,”DOI“:”10.1007\/978-3319-46448-0_27“,”volume-title“:”Proceedings of the 14th European Conference on Computer Vision“,”author“:”M Mueller“,”year“:”2016“,”unstructured“:”M.Mueller,N.Smith,B。加尼姆。无人机跟踪的基准和模拟器。《第14届欧洲计算机视觉会议论文集》,荷兰阿姆斯特丹斯普林格,第445\u2013461页,2016年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1007\/978-3-319-46448-0_27.“},{”key“:”1274_CR185“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“670”,”DOI“:”10.1007\/978-30-01219-9_41“,”volume-title“:”第十五届欧洲计算机视觉会议论文集“,”author“:”J Valmadre“,”year“:”2018“,”unstructured“:”J.Valmadre,L.Bertinetto,J.F.Henrito Q,R。Tao,A.Vedaldi,A.W.M.Smeulders,P.H.S.Torr,E.Gavves。《野外长期跟踪:基准》,《第15届欧洲计算机视觉会议论文集》,德国慕尼黑施普林格,第670\u20136852018页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1007\/978-3-030-01219-9_41.“},{”key“:”1274_CR186“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“300”,”DOI“:”10.1007\/978-30-01246-5_19“,”volume-title“:”第十五届欧洲计算机视觉会议论文集“,”author“:”M Muller“,”year“:”2018“,”unstructured“:”M.Muller,A.Bibi,S.Giancola,S.Alsubaihi、B。加尼姆。TrackingNet:用于野外对象跟踪的大规模数据集和基准。《第十五届欧洲计算机视觉会议论文集》,德国慕尼黑施普林格,第300\u20133172018页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1007\/978-3-030-01246-5_19.“},{“key”:“1274_CR187”,“unstructured”:“L.Leal-Taixe,A.Milan,I.Reid,S.Roth,K.Schindler。Motchallenge 2015:迈向多目标跟踪基准。[在线],可用:https:\/\/arxiv.org\/abs\/1504.01942,2015。”},},“key“:”1274_CR188“,”非结构化“:”A.Milan。里德、S.罗斯、K.辛德勒。MOT16:多对象跟踪的基准。[在线],网址:https:\/\/arxiv.org\/abs\/1603.008312016.“},{”key“:”1274_CR189“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“3354”,”doi“:”10.1109\/CVPR.2012.6248074“,”volume-title“:”IEEE Computer Vision and Pattern Recognition Proceedings“,”author“:”A Geiger“,”year“:”2012“,”unstructured“:”A.Geiger,P.Lenz,R。乌尔塔松。我们准备好自动驾驶了吗?KITTI愿景基准套件。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国普罗维登斯,pp.3354\u201333612012。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR.2012.6248074.“},{“问题”:“3”,“密钥”:“1274_CR190”,“DOI-asserted-by”:“发布者”,“首页”:“211”,“DOI”:“10.1007\/s11263-015-0816-y”,“卷”:“115”,“作者”:“O Russakovsky”,《年份》:“2015”,“非结构化”:“O.Russakowsky,J.Deng,H.Su,J.Krause,S.Satheesh,S.Ma,Z.H.Huang,A.Karpathy,A.Khosla,M。Bernstein,A.C.Berg,L.Fei-Fei。ImageNet大规模视觉识别挑战。《国际计算机视觉杂志》,第115卷,第3期,第211\u20132522015页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1007\/s11263-015-0816-y.“,“journal-title”:“国际计算机视觉杂志”},{“key”:“1274_CR191”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first-page”:“5296”,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2017.789”,“volume-title“IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集”,“author”:“E Real”,“year”:“2017”,“非结构化“:”E.Real、J.Shlens、S.Mazzocchi、X.Pan、V.Vanhoucke。YouTube-boundingBoxes:用于视频中对象检测的大型高精度人机注释数据集。《IEEE计算机视觉和模式识别会议记录》,IEEE,美国檀香山,pp.5296\u201353052017。DOI:https:\/\/DOI.org/10.1109\/CVPR.2017.789。Cehovin、G.Fernandez、T.Vojir、G.Hager、G.Nebehay、R.Pflugfelder、A.Gupta、A.Bibi、A.Lukezic、A.Garcia-Martin、A.Saffari、A.Petrosino、A.S.Montero。视觉目标跟踪VOT2015挑战结果。《IEEE计算机视觉研讨会国际会议论文集》,IEEE,智利圣地亚哥,第1\u201323页,2015年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/ICCVW.2015.79.“},{”key“:”1274_CR193“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“777”,“DOI”:“10.1007\/978-3319-48881-3_54”,“volume”:“9914”,“author”:“S Had”,“year”:“2016”,“unstructured”:“S.Had,R.Bowden,K。勒贝达。视觉目标跟踪VOT2016挑战结果。《计算机科学讲义》,第9914卷,第777\u20138232016页。“,期刊标题”:“计算机科学讲义”},{“密钥”:“1274_CR194”,“doi断言”:“出版商”,“第一页”:“3”,“doi”:“10.1007\/978-3-030-11009-3_1”,“卷标题”:“欧洲计算机视觉会议论文集”,“作者”:“M Kristan”,“年份”:“2018”非结构化”:“M.Kristan、A.Leonardis、J.Matas等人第六次视觉对象跟踪VOT2018挑战结果。《欧洲计算机视觉会议记录》,德国慕尼黑施普林格,第3\u201353页,2018年。DOI:https:\/\/DOI.org/10.1007\/978-3-030-11009-3_1.“},{“key”:“1274_CR195”,“volume title”:“WordNet:一个电子词典数据库”,“author”:“G A Miller”,“year”:“1998”,“nonstructured”:“G.A.Miller。WordNet:一个电子词典数据库。剑桥,美国:麻省理工学院出版社,1998。”},{“key”:“1274_CR196”,“DOI asserted by”:“publisher”,“first page”:“1369”,“DOI“:”10.1109\/CVPR.2019.00146“,”volume-title“:”IEEE\/CVF计算机视觉和模式识别会议记录“,”author“:”X Li“,”year“:”2019“,”unstructured“:”X.Li,C.Ma,B.Y.Wu,Z.Y.He,M.H.Yang“。有针对性的深度跟踪。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国加利福尼亚州长滩,第1369\u201313782019页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR.2019.00146.“},{”key“:”1274_CR197“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“152”,”DOI“:”10.1007\/978-3-030-01240-3_10“,”volume-title“:”Proceedings of the 15th European Conference on Computer Vision“,”author“:”T Y Yang“,”year“:”2018“,”unstructured“:”T.Y.Yang,A.B。陈。学习用于对象跟踪的动态记忆网络。《第十五届欧洲计算机视觉会议论文集》,德国慕尼黑施普林格,第152\u2013167页,2018年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1007\/978-3-030-01240-3_10.“},{”key“:”1274_CR198“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“459”,”DOI“:”10.1007\/978-30-01261-8_28“,”volume-title“:”第十五届欧洲计算机视觉会议论文集“,”author“:”X P Dong“,”year“:”2018“,”unstructured“:”X.P.Dong,J.B。沈。用于目标跟踪的暹罗网络中的三重损失。《第十五届欧洲计算机视觉会议论文集》,德国慕尼黑施普林格,第459\u20134742018页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1007\/978-3-030-01261-8_28.“},{“问题”:“5”,“密钥”:“1274_CR199”,“DOI-asserted-by”:“发布者”,“首页”:“515”,”DOI“:“10.1007\/s11263-017-1049-z”,“卷”:“126”,“作者”:“Y Sui”,“年份”:“2018”,“非结构化”:“Y.Sui,Y.F.Tang,L.Zhang,G.H。王。基于子空间学习的视觉跟踪:一种鉴别方法。《国际计算机视觉杂志》,第126卷,第5期,第515\u20135362018页。DOI:https:\/\/DOI.org/10.1007\/s11263-017-1049-z.“,”期刊标题“:”国际计算机视觉杂志“},{“问题”:“11”,“密钥”:“1274_CR200”,“DOI断言者”:“出版商”,“首页”:“2709”,“DOI”:“10.1109\/TPAMI.2018.2865311”,“卷”:“41”,“作者”:“C Ma”,“年份”:“2019”,“非结构化”:“C.Ma,J.B.Huang,X.K.Yang,M.H。杨。通过层次卷积特征实现稳健的视觉跟踪。IEEE模式分析和机器智能汇刊,第41卷,第11期,第2709\u201327232019页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/TPAMI.2018.2865311.“,”journal-title“:”IEEE模式分析和机器智能事务“},{“key”:“1274_CR201”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“first page”:”1308“,”DOI“:”10.1109\/CVPR.2019.00140“,”volume-title”:“IEEE\/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集”,“author”:“N Wang”,“年份”:“2019年”,“非结构化”:“N.Wang,Y.B.Song,C.Ma,W.G.Zhou,W.Liu,H.Q.Li.无监督深度跟踪。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国长滩,第1308\u201313172019页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR.2019.00140.“},{”key“:”1274_CR202“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,“first page”:“6578”,“DOI”:“10.1109\/CVPR42600.2020.00661”,“volume-title”:“IEEE\/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集”,“author”:“P Voigtlaender”,“year”:“2020”,“unstructured”:“P.Voigtlainder,J.Luiten,P.H.S.公司。B.Leibe托尔。暹罗R-CNN:通过重新检测进行视觉跟踪。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国西雅图,pp.6578\u201365882020。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR42600.2020.00661.“},{”key“:”1274_CR203“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,“首页”:“101”,“DOI”:“10.1007\/978-3-030-01240-3_7”,“volume-title”:“第十五届欧洲计算机视觉会议记录”,“author”:“Z Zhu”,“year”:“2018”,“unstructured”:“Z.Zhu,Q.Wang,B.Li,W.W.Wu,J.Yan,W.M.胡。用于视觉对象跟踪的Distractor-aware暹罗网络。《第十五届欧洲计算机视觉会议论文集》,德国慕尼黑施普林格,第101\u2013117页,2018年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1007\/978-3-030-01240-3_7.“},{”key“:”1274_CR204“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,“首页”:“684”,“DOI”:“10.1007\/978-30-01240-3_42”,“volume-title”:“第十五届欧洲计算机视觉会议论文集”,“author”:“L Ren”,“year”:“2018”,“unstructured”:“L.Ren,X.Yuan,J.W.Lu,M.Yang,J。周。具有迭代移位的深度强化学习用于视觉跟踪。《第十五届欧洲计算机视觉会议论文集》,德国慕尼黑施普林格,第684\u2013700页,2018年。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.1007\/978-3-030-01240-3_42.“},{“问题”:“8”,“密钥”:“1274_CR205”,“DOI-asserted-by”:“发布者”,“首页”:“4130”,“DOI”:“10.1109\/TIP.2019.2904789”,“卷”:“28”,“作者”:“H Fan”,“年份”:“2019”,“非结构化”:“H.Fan,H.B。凌。并行跟踪和验证。IEEE图像处理汇刊,第28卷,第8期,第4130\u201341442019页。DOI:https:\/\/DOI.org/10.1109\/TIP.20192904789.”,“期刊标题”:“IEEE图像处理汇刊”},{“密钥”:“1274_CR206”,“DOI断言者”:“出版商”,“首页”:“6182”,“DOI”:“10.1109\/ICCV.2019.00628”,“卷标题”:“IEEE\/CFF国际计算机视觉会议论文集”,“作者”:“G Bhat”,“年份”:“2019”,“非结构化”:“G。巴特,M.丹奈尔扬,L.范古尔,R.蒂莫夫特。学习判别模型预测进行跟踪。《IEEE计算机视觉国际会议论文集》,IEEE,韩国首尔,第6182\u201361912019页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/ICCV.2019.00628.“},{”key“:”1274_CR207“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“6298”,”DOI“:”10.1109\/CVPR42600.2020.00633“,”volume-title“:”IEEE\/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集“,”author“:”K N Dai“,”year“:”2020“,”unstructured“:”K.N.Dai,Y.H.Zhang,D.Wang,J.H.Li,H。C.Lu、X.Y.Yang。使用元更新程序进行高性能长期跟踪。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,西雅图,华盛顿州,美国,第6298\u201363072020页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR42600.2020.00633.“},{”key“:”1274_CR208“,”unstructured“:”L.H.Huang,X.Zhao,K.Q.Huang.GlobalTrack:长期跟踪的简单而有力的基线。[在线],可用:https:\//arxiv.org\/abs\/1912.085312019。“}”,{“key”:“1274_CR2”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“首页”:“4660”,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2019.00479“,“volume-title”:“IEEE\/CVF计算机视觉和模式识别会议记录”,“author”:“M Danelljan”,“year”:“2019”,“unstructured”:“M.Danelljan,G.Bhat,F.S.Khan,M.Felsberg。ATOM:通过重叠最大化实现精确跟踪。《IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》,IEEE,美国加利福尼亚州长滩,第4660\u201346692019页。DOI:https:\/\/DOI.org\/10.109\/CVPR.2019.00479.“},{”key“:”1274_CR210“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first-page“:”5138“,”DOI“:”10.1109\/ICCV.2019.00524“,”volume-title“:”IEEE\/CVF国际计算机视觉会议论文集“,”author“:”J F 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