本文提出了一种新的空间监督递归卷积神经网络，用于视觉对象跟踪，通过研究长短期记忆和区域信息的回归能力，结合卷积网络产生的高层视觉特征直接预测跟踪位置，相较于现有的深度学习跟踪器，我们的跟踪器在保持低计算成本的同时更加准确和鲁棒，实验结果表明在多个数据集上均表现优异，常常优于排名第二的跟踪器。

Jul, 2016

通过在标签掩码上计算距离变换，训练一个全卷积神经网络来同时学习分类和距离回归，可以有效地应用于视觉场景中的语义分割并有效解决边界模糊和分割失真的问题。

Sep, 2019

该研究提出了一种称为 DenseReg 的系统，使用手动标记的面部特征点作为训练网络的基础，实现了从图像到模板之间的密集对应关系，其在面部分析任务及身体对应分析中取得了较好的结果。

Dec, 2016

本研究通过核方法的角度对卷积核网络进行了研究，发现其 RKHS 由补丁之间的交互项的加性模型组成，其范数通过汇聚层促进这些项之间的空间相似性，并提供了泛化界，以说明池化和补丁如何提高样本复杂度保证。

Feb, 2021

我们提出了一种深度神经网络架构家族，其通过 kernel-induced losses 的数据依赖有限维子空间来预测结构化输出，利用梯度下降算法进行训练，并在合成任务和真实世界的监督图预测问题中展示了方法的相关性。

Jun, 2024

本文提出了基于局部相关性模块的密集对应和可学习相关算子来增强模型的判别能力和对时间上下文的捕捉能力，从而在多目标跟踪方面取得了最先进的效果，并在 MOT17 数据集上实现了 76.5% 的 MOTA 和 73.6% 的 IDF1。

Apr, 2021

该论文采用对比学习方法提出了一种基于空间区域的卷积神经网络无监督训练方法，可与传统的神经网络结构和训练技巧相结合，提高模型性能。

Nov, 2016

本文介绍了一种卷积神经网络框架来自动地学习匹配地理空间数据中的 空间相关性，使用卫星图像中嵌入的邻域信息实现所需的空间平滑，并且克服了现有方 法的线性假设的局限性。在伦敦、伯明翰和利物浦三个城市的基础上，使用深度神经 网络的特征，相较于空间自回归基线，数据估计精度提高了 57％。

Oct, 2016

这篇论文提出了一种通过结合几何学和深度视觉表示学习的思想，将其嵌入移动视觉场景理解的递归网络架构中，以学习如何将 2D 视觉特征整合到场景的潜在 3D 特征映射中，通过不同 iable 几何操作进行预测和分割，十分成功。

Dec, 2018

本文提出了一种新型卷积神经网络架构，用于估计地理空间函数，并使用各种标签创建了一个大型数据集进行评估。

Aug, 2017