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单目标跟踪
分布 视频理解与时序2高效模型与推理加速1
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UETrack：统一高效的单目标跟踪框架
UETrack: A Unified and Efficient Framework for Single Object Tracking
Token-Pooling-based Mixture-of-Experts 和 Target-aware Adaptive Distillation 可复用于多模态视觉任务的高效部署，在保持精度的同时显著降低计算开销。
TGTrack：面向统一单目标跟踪的时序生成式学习
TGTrack: Temporal Generative Learning for Unified Single Object Tracking
把「预测未来帧特征」作为自监督辅助任务来训练跟踪器，并用时间词元显式编码帧位置；这套生成式时序监督可直接迁移到任何需要建模帧间动态的视觉跟踪或视频表征学习框架中。
SpikeTrack：基于脉冲神经网络的高性能节能事件相机目标跟踪
SpikeTrack: High-performance and Energy-efficient Event-Based Object Tracking with Spiking Neural Network
把纯脉冲驱动的 SNN 骨干与 DI-LIF 自适应整数激活结合，用于事件相机单目标跟踪；其 MSST 训练范式（多搜索序列配单模板）可作为事件数据上时序依赖建模与低功耗推理的可复用方案。