《Learning to Track at 100 FPS with Deep Regression Networks》是一篇发表在ECCV 2016会议上的论文，提出了GOTURN（Generic Object Tracking Using Regression Networks）算法。该算法利用深度回归网络学习目标的运动，实现了高达每秒100帧的实时目标跟踪。GOTURN首先利用帧差法初始化目标位置，然后通过深度卷积神经网络回归预测目标在下一帧的位置。这一端到端的框架能够直接从像素级别学习目标的运动模式，避免了传统目标跟踪方法中复杂的特征工程。该算法在多个标准数据集上进行了测试，取得了优秀的跟踪性能，展现了在实时目标跟踪领域的潜力。Source code for paper: Learning to Track at 100 FPS with Deep Regression Networks, Held, et al. ECCV 2016