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關(guān)鍵詞：視覺(jué)跟蹤 深度學(xué)習(xí) 特征表示 計(jì)算機(jī)視覺(jué) 

摘要：視覺(jué)目標(biāo)跟蹤是計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究領(lǐng)域的一個(gè)基礎(chǔ)性問(wèn)題,隨著近年來(lái)人工智能的迅速興起,目標(biāo)跟蹤技術(shù)的研究得到越來(lái)越多的關(guān)注.深度學(xué)習(xí)技術(shù)具有強(qiáng)大的特征表征能力,在圖像分類、物體識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等應(yīng)用上比傳統(tǒng)方法取得了更好的效果,因此逐漸成為圖像視頻研究的主流技術(shù).簡(jiǎn)要概述傳統(tǒng)目標(biāo)跟蹤算法及其存在的問(wèn)題,然后從深度模型的角度,對(duì)近幾年基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)目標(biāo)跟蹤算法進(jìn)行分類,重點(diǎn)介紹、分析和對(duì)比主要的深度學(xué)習(xí)跟蹤框架及其優(yōu)缺點(diǎn),并使用OTB2015數(shù)據(jù)集測(cè)試各算法的性能,最后總結(jié)深度學(xué)習(xí)跟蹤方法現(xiàn)有的挑戰(zhàn),并對(duì)進(jìn)一步研究提出展望.

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