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摘要
单目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，在视频监控、自动驾驶等领域有着广泛的应用。对于单目标跟踪算法，尽管已有大量总结研究，但大多是基于相关滤波或深度学习的。近年来，基于孪生网络的跟踪算法因其在精度和速度之间取得的平衡受到了研究者们的广泛关注，但目前对该类型算法的总结分析相对较少并且缺乏从架构层面的系统分析。为了深入了解基于孪生网络的单目标跟踪算法，整理和分析了大量相关文献，首先阐述了孪生网络的结构和应用，并根据孪生跟踪算法架构组成分类介绍了各跟踪算法；然后列举了单目标跟踪领域常用数据集和评价指标，对25个主流跟踪算法在OTB2015数据集上分别进行整体和各属性的比较与分析，列出了23个孪生跟踪算法在LaSOT和GOT-0K测试集上的性能以及推理时的速度；最后对基于孪生网络的目标跟踪算法的研究进行了总结，并对未来的发展方向进行了展望。
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