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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
Auteur ou autrice
Période
Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
Sujet
Video Surveillance and Tracking Methods
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

962 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
962 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 20

Les étiquettes couvrent 1 des 962 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 962 des 962 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail (titre seulement); le volet Codex est un classifieur distillé et calibré. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affsans résuménon étiqueté
Incremental Learning for Robust Visual Tracking
David A. Ross, Jongwoo Lim, Ruei-Sung Lin, Ming–Hsuan Yang
2007· article· en· International Journal of Computer Vision· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3 101
citations
affnon étiqueté
The Visual Object Tracking VOT2015 Challenge Results
Matej Kristan, Jiřı́ Matas, Aleš Leonardis, Michael Felsberg, Gustavo J. Fernández, Tomáš Vojíř +10 autres
2015· preprint· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
705
citations
affnon étiqueté
Incremental Learning for Visual Tracking
Jongwoo Lim, David A. Ross, Ruei-Sung Lin, Ming–Hsuan Yang
2004· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
288
citations
affnon étiqueté
YawDD
Shabnam Abtahi, Mona Omidyeganeh, Shervin Shirmohammadi, Behnoosh Hariri
2014· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
270
citations
affsans résuménon étiqueté
Cluster Contrast for Unsupervised Person Re-identification
Zuozhuo Dai, Guangyuan Wang, Weihao Yuan, Siyu Zhu, Ping Tan
2023· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
192
citations
affsans résuménon étiqueté
Robust Visual Tracking for Multiple Targets
Yizheng Cai, Nando de Freitas, James J. Little
2006· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
188
citations
affnon étiqueté
High-Performance Discriminative Tracking with Transformers
Bin Yu, Ming Tang, Linyu Zheng, Guibo Zhu, Jinqiao Wang, Hao Feng +2 autres
2021· article· en· 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
145
citations
afffundnon étiqueté
Urban Tracker: Multiple object tracking in urban mixed traffic
Jean-Philippe Jodoin, Guillaume-Alexandre Bilodeau, Nicolas Saunier
2014· article· en· IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
117
citations
affnon étiqueté
The Ninth Visual Object Tracking VOT2021 Challenge Results
Matej Kristan, Jiřı́ Matas, Aleš Leonardis, Michael Felsberg, Roman Pflugfelder, Joni‐Kristian Kämäräinen +126 autres
2021· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
112
citations
affnon étiqueté
Multilevel Framework to Detect and Handle Vehicle Occlusion
Wei Zhang, Q. M. Jonathan Wu, Xiaokang Yang, Xiangzhong Fang
2008· article· en· IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
111
citations
affnon étiqueté
Real-Time Discriminative Background Subtraction
Li Cheng, Minglun Gong, Dale Schuurmans, Terry Caelli
2010· article· en· IEEE Transactions on Image Processing· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
104
citations
affnon étiqueté
Statistical background subtraction using spatial cues
Pierre‐Marc Jodoin, Max Mignotte, Janusz Konrad
2007· article· en· IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
102
citations
afffundnon étiqueté
Deep 6-DOF Tracking
Mathieu Garon, Jean‐François Lalonde
2017· article· en· IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
90
citations
fundno affnon étiqueté
Learning to Detect Moving Shadows in Dynamic Environments
Ajay J. Joshi, Nikos Papanikolopoulos
2008· article· en· IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
86
citations

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