本研究采用深度强化学习的端到端方法，结合 ConvNet-LSTM 函数的预测能力，提出了一种针对活动物体追踪的解决方案，并通过环境增强技术和定制的奖励函数进行训练。结果表明，在模拟器中训练的跟踪器能够在未知的物体移动路径、外观、背景和干扰物的情况下表现良好。实验还表明，单独在模拟器中训练的跟踪能力具有潜在的适用性和推广性，可以在真实情况下进行。

May, 2017

本文提出一种全面的端到端视频视觉跟踪方法，利用循环卷积神经网络代理与视频进行交互，并结合强化学习算法来学习不断的关注连续帧相关性和最大化在长期内的跟踪性能，实现了比现有跟踪基准更快速的状态 - of-the-art 性能。是第一个将卷积和循环网络与强化学习算法相结合的神经网络跟踪器。

Jan, 2017

通过应用强化学习的最新趋势并借鉴专家代理的演示，提出了两种新型跟踪器：A3CT 和 A3CTD，均利用现有的跟踪器进行有效的跟踪，并在多个基准测试中取得了最新的成果。

Sep, 2019

通过训练循环神经网络模型的运动策略，结合学习预测代理在移动中对环境的影响，我们成功实现了主动学习视觉识别，并提高了识别性能。

Apr, 2016

该研究提出了一种基于深度强化学习方法构建的模板选择策略的实时视觉追踪算法，该算法可有效应对模型更新导致的跟踪偏移问题，可在实时速度下以 43fps 跑动。

Feb, 2017

追踪物体的六维姿态，在物体本身或观察相机移动时，对许多机器人学和增强现实应用非常重要。在跟踪任务的严格时间限制下，我们提出了将物体追踪简化为加强点云（仅深度）对齐任务的方法。

Jul, 2023

提出了一种用于在场景中定位目标物体的主动检测模型，该模型是类特定的，并允许代理集中注意力于识别目标物体的候选区域，通过深度强化学习训练定位代理，并在 Pascal VOC 2007 数据集上评估，结果表明，使用该模型指导的代理能够在分析图像中仅仅探测 11 到 25 个区域后定位一个物体实例，并且在不使用物体提议进行物体定位的系统中取得了最佳的检测结果。

Nov, 2015

本文提出了一种新的端到端的物体跟踪方法，它直接从原始传感器输入到物体的轨迹映射，而无需任何特征工程或系统识别模型。该方法基于深度学习和循环神经网络的序列建模，通过一种输入丢弃的学习方法，能够在无监督的情况下处理包括遮挡物在内的传感器数据，学习跟踪许多动态物体，适用于机器人类应用中常见的 2D 激光数据跟踪任务。

Feb, 2016

该论文介绍了一个基于循环神经网络的新型端到端框架，用于在复杂、动态且仅部分可观测的现实环境中跟踪和分类机器人的周围环境，并通过少量标记的数据使网络精通语义分类任务。

Apr, 2016

该研究提出了一种直接预测动作时间边界的完全端到端的方法，其中模型作为一个基于循环神经网络的智能体与视频交互，并使用 REINFORCE 来学习决策策略，取得了 THUMOS'14 和 ActivityNet 数据集的最先进结果。

Nov, 2015