【摘 要】
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视觉目标跟踪是计算机视觉研究领域的一个基础性问题,随着近年来人工智能的迅速兴起,目标跟踪技术的研究得到越来越多的关注.深度学习技术具有强大的特征表征能力,在图像分类
【基金项目】
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广州市科创委对外科技合作计划项目(项目编号:201807010059);广东省教育厅特色创新科研项目(自然科学)(项目编号:2016KTSCX077);广东省普通高校青年创新人才类项目(2018KQNCX139);广东省协同创新平台环境建设国际合作领域(自然科学)(2017A050501039)
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视觉目标跟踪是计算机视觉研究领域的一个基础性问题,随着近年来人工智能的迅速兴起,目标跟踪技术的研究得到越来越多的关注.深度学习技术具有强大的特征表征能力,在图像分类、物体识别、自然语言处理等应用上比传统方法取得了更好的效果,因此逐渐成为图像视频研究的主流技术.简要概述传统目标跟踪算法及其存在的问题,然后从深度模型的角度,对近几年基于深度学习的视觉目标跟踪算法进行分类,重点介绍、分析和对比主要的深度学习跟踪框架及其优缺点,并使用OTB2015数据集测试各算法的性能,最后总结深度学习跟踪方法现有的挑战,并对进
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