{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{“日期-部分”:[[2023,13]],“日期-时间”:“2023-01-13T06:02:35Z”,“时间戳”:1673589755423},“出版商位置”:“美国纽约州纽约市”,“参考数”:62,“出版者”:“ACM”,“资助者”:[{“名称”:“中国自然科学基金会”,“奖项”:[“62073105”]},{“名称”:“中国黑龙江省杰出青年科学基金”,“奖项”:[“JC2018021”]},{“名称”:“国家重点研发计划”,“奖励”:[”2018YFC0832304和2020AA0106502“]}”,{”名称“:“黑龙江头雁创新团队计划”},“名称”“:”机器人与系统国家重点实验室(HIT)“,”奖项“用法:[“SKLRS-2019-KF-14和SKLRS-2020 03D”]}],“内容域”:{“域”:[“dl.acm.org”],“crossmark-restriction”:true},“short-container-title”:[],“published-print”:{“date-parts”:[[2022,10]]},”DOI“:”10.1145\/3503161.3548236“,”type“:”proceedings-article“,”created“:{”date-part“:[2022,10,10]],“date-time”:“2022-10-10T15:42:35Z”,“时间戳”:1665416555000},“更新策略”:“http://\/dx.doi.org\/10.1145\/crossmark-policy”,“源”:“Crossref”,“is-referenced-by-count”:0,“标题”:[“QuadTreeCapsule:QuadTree Capsules for Deep Regression Tracking”],“前缀”:“10.1145”,”作者:[{“给定”:“丁”,“家族”:“马”,“序列”:“第一”,“从属关系”:[{name”:“哈尔滨工业大学”}]},{“given”:“湘黔”,“family”:“Wu”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[{“name”:“哈尔滨工学院”}]],“member”:“320”,“published-online”:{“date-parts”:[[202022,10,10]]};“reference”:[}“key”:“,”年份“:”2016年“,“非结构化”:“Luca Bertinetto,Jack Valmadre,Jo\u00e3o F.Henriques,Andrea Vedaldi,and Philip H.S.Torr.2016。对象跟踪的全卷积暹罗网络。Luca Bertingto,Jacck Valmadre,Jo\u 00e3O F.Henniques,安德烈亚·维达尔迪,and Phlip H.S Torr.2016。用于目标跟踪的全卷积暹罗网络。“},{”key“:”e_1_3_2_2_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1109\/ICCV.2019.00628”},“key”:“e_1_a_2_3_1”,“doi-assert-by”:“publisher”,”doi“:”10.1007\/978-3-030-58592-1_13“},{“key”:“e_1_3_2_2_5_1”,“doi-asserted-by”:“publisher”,”doi“:”10.1109\/CVPR46437.2021.00803“},{“key”:“e_1_3_2_2_6_1”,“volume-title”:“AFOD:自适应聚焦鉴别分割跟踪器。在欧洲计算机视觉会议上。Springer,666--682”,“author”:“Chen Yiwei”,“year”:“2020”,“unstructured”:“陈一伟、徐静涛、余家谦、王强、杨炳仁和韩在俊。2020 . AFOD:自适应聚焦鉴别分割跟踪器。在欧洲计算机视觉会议上。施普林格,666--682。陈一伟、徐静涛、余家谦、王强、杨炳仁和韩在俊。2020年,AFOD:自适应聚焦鉴别分割跟踪器。在欧洲计算机视觉会议上。Springer,666--682.“},{”key“:”e_1_3_2_2_7_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1109\/CVPR42600.2020.00670”},“key”:“e_1_ 3_2_8_1”,“doi-assert-by”:“publisher”,”doi“:”10.1109\/WACV45572.2020.9093449“}”,{I“:”10.1109\/CVPR42600.2020.00633“},{”key“:”e_1_3_2_2_10_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”DOI“:”10.1109\/CVPR.2019.00479“},{“key”:“e_1_3_2_11_1”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2017.733”},“key“:”e_1_ 3_2_12_1“,”DOI-assert-by“:”publisher:“publisher”,“DOI”:“10.1109\/ICCV.2019.00857”},{“key”:“e_1_3_2_2_14_1”doi-asserted-by“:”publisher“,”doi“:”10.1109\/ICCV.2019.00358“},{“key”:“e_1_3_2_15_1”,“doi-assert-by”:“publisher”、“doi”:“10.1109\/CVPR.2019.00552”}、{“key”:“e_1_3_2_16_1”、”doi-asserted-by“:”publishers“,”doi“:“10.1117\/12.323459”},“key“:”e_3_2_2_17_1“,ted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Hamed Kiani Galoogahi Ashton Fagg等人,2017年。速度需求:高帧速率对象跟踪的基准。国际刑事法院判例(2017)1134-1143。Hamed Kiani Galoogahi Ashton Fagg等人,2017年。速度需求:高帧速率对象跟踪的基准。ICCV(2017)1134--1143.“,”DOI“:”10.1109\/ICCV.2017.128“},{”key“:”e_1_3_2_2_18_1“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,“unstructured”:“Junyu Gao Tianzhu Zhang and Changseng Xu.2019。图形卷积跟踪。在CVPR中。张俊宇、高天柱、徐长生。2019.图形卷积跟踪。在CVPR中。“,”DOI“:”10.1109\/CVPR.2019.00478“},{”key“:”e_1_3_2_2_19_1“,”volume-title“:”直接来自jpeg.Advances in neural Information Processing Systems 31“,”author“:”Gueguen-Lionel“,”year“:”2018“,”unstructured“:”Lionel Gueguen、Alex Sergeev、Ben Kadlec、Rosanne Liu和Jason Yosinski。2018。直接来自jpeg的更快的神经网络。神经信息处理系统进展31(2018)。莱昂内尔·盖根(Lionel Gueguen)、亚历克斯·谢尔盖夫(Alex Sergeev)、本·卡德莱克(Ben Kadlec)、罗珊·刘(Rosanne Liu)和杰森·约辛斯基(Jason Yosinski)。2018年,直接来自jpeg的更快的神经网络。神经信息处理系统进展31(2018)。“},{”key“:”e_1_3_2_20_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1109\/CVPR46437.2021.00942”},“key”:“e_1_ 3_2_21_1”,“doi-assert-by”:“publisher”,”doi“:”10.1109\/CVPR.2016.90“}”,{,“年份”:“2018年”,“非结构化”:“杰弗里·欣顿(Geoffrey E Hinton)、萨拉·萨布尔(Sara Sabour)和尼古拉斯·弗罗斯特(Nicholas Frosst)。2018 . 带有EM布线的矩阵胶囊。在学习代表国际会议上。杰弗里·欣顿(Geoffrey E Hinton)、萨拉·萨布尔(Sara Sabour)和尼古拉斯·弗罗斯特(Nicholas Frosst)。2018年。具有EM路由的矩阵胶囊。在学习代表国际会议上。},{“key”:“e_1_3_2_23_1”,“volume-title”:“Got-10k:野外通用目标跟踪的大型高多样性基准”,“author”:“黄良华”,“year”:“2019”,“unstructured”:“Lianghua Huang,Xin Zhao,and Kaiqi Huang.2019。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)。黄良华、赵欣和黄凯琪。2019.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)。“},{”key“:”e_1_3_2_24_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1007\/978-3-030-01225-0_6”},“key”:“e_1_3_2_25_1”,“doi-assert-by”:“publisher”,”doi“:”10.1007\/978-3-030-68238-5_39“}”,{W.2019.00276“},{”key“:”e_1_3_2_27_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1109\/CVPR.2019.00441“},{“key”:“e_1_3_2_28_1”,“doi-asserted-by”:“crossref”,”unstructured“:”李俊杰闫伟吴正珠,胡晓林.2018。通过暹罗地区提案网络进行高性能视觉跟踪。在CVPR中。Bo Li Junjie Yan Wei Wu Zheng Zhu和Xiaolin Hu.2018。在CVPR中使用暹罗地区建议网络进行高性能视觉跟踪。“,”DOI“:”10.1109\/CVPR.2018.00935“},{”key“:”e_1_3_2_29_1“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,“DOI”:“10.1109\/ICCV.2019.00626”},“key”:“e_1_ 3_2_2_30_1”,“DOI-assert-by”:“publisher”,“publisher”,“DOI”:“10.1109\/ICCV.2019.00132”},{“key”:“e_1_3_2_2_32_1”,“DOI-asserted-by”:“出版商”,“DOI”:“10.1007\/978-3-030-01264-9_22”},{“key”:“e_1_3_2_2_33_1”,“unstructured”:“Xiankai Lu Chao Ma Bingbing Ni Xiaokang Yang Ian Reid and Ming Hsuan Yang.2018。具有收缩损失的深度回归跟踪。在ECCV中。仙开路超马冰冰倪晓康杨伊恩·里德和杨明慧。2018年,深度回归跟踪与收缩损失。在ECCV中。“},{”key“:”e_1_3_2_2_34_1“,”doi-asserted-by“:”crossref“,“unstructured”:“Alan Lukezic Jiri Matas and Matej Kristan.2020。D3S-A鉴别单镜头分割跟踪器。在CVPR中。Alan Lukezic Jiri Matas和Matej Kristan。2020年,D3S-A鉴别单镜头分割跟踪器。在CVPR中。“,”DOI“:”10.1109\/CVPR42600.2020.00716“},{”key“:”e_1_3_2_35_1“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,ted-by“:”publisher“,”DOI“:”10.1007\/978-3-319-46448-0_27“},{”key“:”e_1_3_2_38_1“,“doi-asserted-by“:”publisher“,”doi“:”10.1007\/978-3-030-01246-5_19“},{“key”:“e_1_3_2_2_39_1”,“doi-assert-by”:“publisher”,”doi:“10.1109\/CVPR.2016.465”},“key“:”e_1_ 3_2_2_40_1“,_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1109\/ICCV48922.2021.00082”},{“key”:“e_1_3_2_2_42_1“,”volume-title“:”更快的r-cnn:利用区域建议网络实现实时目标检测。神经信息处理系统进展28”,“作者”:“任少清”,“年份”:“2015年”,“非结构化”:“任少清,何开明,罗斯·吉希克,孙健。2015.更快的r-cnn:利用区域提议网络实现实时目标检测。神经信息处理系统进展28(2015)。任少清、何开明、罗斯·吉希克和孙健。2015.更快的r-cnn:利用区域提议网络实现实时目标检测。神经信息处理系统进展28(2015)。“},{”key“:”e_1_3_2_2_43_1“,”volume-title“:”用于大尺度图像识别的极深卷积网络。CoRR abs \/1409.1556“,”author“:”Simonyan K.“,”year“:”2015“,”unstructured“:”K.Simonian and Andrew Zisserman。2015。用于大规模图像识别的极深卷积网络。CoRR abs(2015)。K.Simonyan和Andrew Zisserman。2015.用于大规模图像识别的极深卷积网络。CoRR abs(2015)。“},{”key“:”e_1_3_2_2_44_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1109\/ICCV.2017.279”},“{”key“:“e_1_ 3_2_45_1”,“doi-assert-by”:“publisher”,”doi“:”10.1109\/CVPR.2018.00937“}”,{,“作者”:“唐士涛”,“年份”:“2022年”,“非结构化”:“汤石涛、张家辉、朱思玉和谭萍。2022.视觉变形金刚的QuadTree关注度。arXiv预印arXiv:2201.02767(2022)。汤石涛、张家辉、朱思玉和谭萍。2022.视觉变形金刚的QuadTree关注度。arXiv预印arXiv:2201.02767(2022)。“},{”key“:”e_1_3_2_2_47_1“,”volume-title“:”用于图像处理的分层数据结构。计算机图形和图像处理4,2“,”author“:”Tanimoto Steven“,“year”:“1975”,“unstructured”:“Steven TanimotoandTheo Pavlidis.1975”。用于图像处理的分层数据结构。计算机图形学和图像处理4,2(1975),104-119。史蒂文·塔尼莫托和西奥·帕夫利迪斯。1975年。用于图像处理的分层数据结构。计算机图形和图像处理4,2(1975),104--119。“},{”key“:”e_1_3_2_2_48_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1109\/CVPR42600.2020.00661”},“key”:“e_1_ 3_2_49_1”,“volume-title”:“IEEE计算机视觉国际会议论文集。3119--3127”,“author”:“欧阳万里”,“year”:“2015”,“unstructured”:“”王丽君、欧阳万丽、王晓刚、卢虎川。2015 . 使用完全卷积网络进行视觉跟踪。IEEE计算机视觉国际会议论文集。3119--3127 . 王丽君,欧阳万里,王晓刚,卢沪川,2015。使用完全卷积网络进行视觉跟踪。IEEE计算机视觉国际会议论文集。3119-3127.“},{”key“:”e_1_3_2_50_1“,”volume-title“:”IEEE\/CVF计算机视觉与模式识别会议论文集.1571--1580“,”author“:”周文刚“,”year“:”2021“,”unstructured“:”王宁、周文刚、王杰和李后强。2021 . Transformer Meets Tracker:利用时间上下文进行鲁棒视觉跟踪。IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集。1571-- 1580 . 2021年,宁旺、周文刚、杰旺和李厚强。Transformer Meets Tracker:利用时间上下文进行鲁棒视觉跟踪。IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集。1571--1580.“},{”key“:”e_1_3_2_2_51_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1109\/ICCV.2019.00408”},“key”:“e_1_ 3_2_52_1”,“doi-assert-by”:“publisher”,”doi“:”10.1109\/TPAMI.2014.2388226“}”,{\/aaai.v34i07.6935“},{“密钥”:“e_1_3_2_2_54_1”,“doi-asserted-by”:“发布者”,“doi”:“10.1109\/ICCV.2019.00804“},{“key”:“e_1_3_2_2_55_1”,“doi-asserted-by”:“publisher”,”doi“:“10.1609\/aaai.v34i07.6944”},“key“:”e_1_ 3_2_56_1“,”doi-assert-by“:”publisher“,,“doi”:“10.1109\/CVPR46437.2021.00525”},{“key”:“e_1_3_2_2_58_1”,“volume-title”:“IEEE计算机视觉国际会议论文集。2385--2393”,“作者”:“严斌”,“年份”:“2019”,“非结构化”:“严斌,赵浩杰,王东,卢虎川,杨晓云。2019 . ' Skimming-Perusal’Tracking:实时和稳健长期跟踪框架。IEEE计算机视觉国际会议论文集。2385--2393 . Bin Yan、Haojie Zhao、Dong Wang、Huchuan Lu和Xiaoyun Yang。2019年,“脱衣-美容”跟踪:实时和稳健的长期跟踪框架。IEEE计算机视觉国际会议论文集。2385--2393.“},{”key“:”e_1_3_2_2_59_1“,”doi-asserted-by“:”publisher“,“doi”:“10.1109\/ICCCV48922.2021.00971”},“key”:“e_1_ 3_2_60_1”,“doi-assert-by”:“publisher”,”doi“:”10.1109\/ICCV48922.2 021.01309“}”,{10.1109\/CVPR.2019.00472“},{“key”:“e_1_3_2_2_62_1”,“volume-title”:“海洋:物件无锚追踪。在欧洲计算机视觉会议(ECCV)上。“,”作者“:“李炳明胡建龙傅”,“年份”:“2020年”,“非结构化”:“傅建龙傅炳李伟明胡志鹏张,侯文鹏。2020 . 海洋:物件无锚追踪。在欧洲计算机视觉会议(ECCV)。Jianlong Fu Bing Li Weiming胡志鹏Zhang,Houwen Peng。2020年。海洋:物体-软件无锚跟踪。在欧洲计算机视觉会议(ECCV)上。“}],”event“:{”name“:”MM'22:第30届ACM国际多媒体会议“,”location“:”葡萄牙里斯本“,”缩写词“:”MM'22“,”赞助商“:[”SIGMM ACM多媒体特别兴趣小组“]},”container-title“:[“第30届AMM国际多媒体大会会议记录”],”原文标题“:[],”链接“:[{”URL“:”https:\/\/dl.acm.org\/doi\/pdf\/10.1145\/3503161.3548236“,”内容类型“:”未指定“,”content-version“:”vor“,”intended-application“:”相似性检查“}],”存放“:{”日期部分“:[[2023,1,12],”日期时间“:”2023-01-12T07:32:18Z“,”时间戳“:1673508738000},”分数“:1,”资源“:”主要“:”https:\/\/dl.acm.org\/doi\/10.1145\/3503161.3548236“}},”副标题“:[],”短标题“:[],”已发布“:{”日期部分“:[2022,10,10]]},“引用计数”:62,“alternative-id”:[“10.1145\/350316.13548236”,“10.1145\/3503161”],“URL”:“http://\/dx.doi.org\/10.1145 \/3501.3548236”,“关系”:{},“主题”:[],“已发布”:{“日期部分”:[[2022,10,10]]},”断言“:[{”value“:”2022-10-10“,”order“:2,”name“:”published“,”label“:”published“,”group“:{”name“:”publication_history“,”标签“:”publication history“}}]}}