Q1 2026

Towards adversarial defense with receptive field enhancement fusion and denoising U-Net for visual tracking

Peng Gao · Wen-Jia Tang · Long Xu · Fei Wang · Ru-Yue Yuan
10.1007/s44443-026-00746-y 405 المشاهدات 1 الاقتباسات
1
الاقتباسات
405
المشاهدات
الملخص غير متوفر لهذا المنشور.
الاستشهاد بهذا المقال (APA)
Peng, G., Wen-Jia, T., Long, X., Fei, W., Ru-Yue, Y. (2026). Towards adversarial defense with receptive field enhancement fusion and denoising U-Net for visual tracking. Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences. https://doi.org/10.1007/s44443-026-00746-y
أبحاث ذات صلة
A lightweight model for indoor object detection in unstructured scenes based on joint attention and …
Zhizhong Xing; Leping Li; Ying Yang; Wei Zhou; Guolan Ma; Shaochun Chen; Lechun · 2026
13
استشهاد
424
DDM-YOLO: A lightweight oriented detection model for mature daylily fruits in complex environments
Minqiu Kuang; Xuejie Zou; Fangping Xie; Xiaojian Li; Shang Chen; Dawei Liu; Yuxu · 2026
8
استشهاد
430
Information guided Levy flight for robot search in unknown environments
Weitao Zhao; Zati Hakim Azizul; Xin Lyu; Weijie Kuang · 2026
4
استشهاد
411
3
استشهاد
504
Bridging the gap: A comprehensive survey on AI-driven digital twin networks for future wireless syst…
Yousef Sanjalawe; Salam Fraihat; Salam Al-E’mari; Sharif Naser Makhadmeh · 2026
3
استشهاد
417
الوصول
عرض النص الكامل عبر DOI
نُشر في
الرقم الدولي ISSN 1319-1578
الربعية Q1
درجة المؤشر القياس العربي 100
التخصص Computer Science & AI
الناشر Elsevier / King Saud University
الدولة 🇸🇦 Saudi Arabia
عرض ملف المجلة →
المؤلفون
تفاصيل النشر
السنة 2026
اللغة English
أُضيف في 06 Jul 2026