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摘要
目标追踪用于在视频流中连续跟踪感兴趣的对象，根据初始帧中取得的轮廓和位置信息，在后续帧中预测对象的位置和状态，最终得到感兴趣对象的运动轨迹，是计算机视觉领域的研究热点。近年来，使用深度学习的目标追踪方法已经成为目标追踪领域的常用方法。文章将聚焦于深度学习在目标追踪方面的应用，对目标追踪方法的发展进行简单回顾后，从基于深度特征的目标追踪方法、基于孪生网络的目标追踪方法、基于Transformer的目标追踪方法等方面对目标追踪进行分类阐述，描述了目标追踪的常用数据集并对可能的未来方向进行了展望。
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