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文献
J-GLOBAL ID:201802254843334584   整理番号:18A0537419

ロバスト視覚物体追跡のための畳込みニューラルネットワークをベースとしたスケール適応カーネル化相関フィルタ【Powered by NICT】

Convolutional neural networks based scale-adaptive kernelized correlation filter for robust visual object tracking
著者 (3件):
Liu Bing
(College of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing, China)
Zhu Zhengyu
(College of Computer Science, Chongqing University Chongqing, China)
Yang Yong
(Open Platform Department, China Mobile IOT Company Limited, Chongqing, China)

資料名:
IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)

巻: 2017  号: SPAC  ページ: 423-428  発行年: 2017年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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