视觉目标跟踪中的鲁棒性问题可以通过使用深度学习中的卷积神经网络（CNN）模型进行处理。其中，Siamese Network、Fully-Convolutional Siamese Network（SiamFC）和Region Proposal Network（RPN）等模型被广泛应用于目标跟踪。神经网络提高跟踪的鲁棒性的方法包括使用更多的训练数据、调整网络结构来加强学习能力、引入更多的先验信息等。关于神经网络在视觉目标跟踪中的应用，可以参考以下论文：
Bertinetto, L., Valmadre, J., Henriques, J. F., Vedaldi, A., & Torr, P. H. (2016). Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking. In ECCV (pp. 850-865).
Ma, C., Huang, J. B., Yang, X., & Yang, M. H. (2015). Hierarchical convolutional features for visual tracking. In ICCV (pp. 3074-3082).
Ranjan, A., Black, M. J., & Cohn, J. F. (2017). An End-to-End Network for the Recovery of Human Shape and Pose. In CVPR (pp. 3703-3712).
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