深度学习单目标跟踪方法的基础架构研究进展

作者：许廷发^*; 王颖; 史国凯; 李天昊; 李佳男^*

来源：光学学报, 2023, 43(15): 176-188.

• 深度学习目标跟踪
• 单目标跟踪
• 深度学习
• 孪生网络
• Transformer

单目标跟踪是计算机视觉领域重要的分支，旨在对视频序列中的指定目标进行连续跟踪。近年来，基于深度学习的单目标跟踪方法发展迅猛，其中基于孪生网络的双流跟踪方法和基于Transformer的单流跟踪方法是两种基础架构。本文从原理、组成结构、局限性及未来发展方向等角度对这两种架构进行了全面介绍与分析。另外，数据集是方法训练及评测的基石，本文汇总了当前主流的深度学习单目标跟踪数据集，详细阐述了跟踪方法在数据集上的评测方式及评测指标，并总结了多种方法在数据集上的表现。最后，从宏观角度分析了深度学习目标跟踪方法的未来发展趋势，以期为相关研究人员提供参考。

• 单位
  北方自动控制技术研究所; 北京理工大学