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基于深度学习的目标视频跟踪算法综述
动态目标跟踪是计算机视觉领域的关键问题之一，涉及在给定视频序列中准确地跟踪运动目标的能力。目标跟踪算法的发展对於自动驾驶、监控、安全、智能交通和视觉跟随等应用具有显着的意义。在过去的几十年中，计算机视觉和机器学习领域取得了巨大的进展，尤其是随着深度学习的发展，目标跟踪算法的准确性和鲁棒性得到了显著提高。本文将对基于深度学习的目标视频跟踪算法进行综述。
首先，我们介绍了典型的目标跟踪框架，通常包括两个部分:对目标区域进行建模和目标区域的跟踪。这些框架主要可以分为两类，即基于模板匹配的方法和基于特征匹配的方法。
在基于模板匹配的方法中，首先通过对目标进行建模，为其在图像帧中寻找匹配。然后从模板和视频帧中提取特征，比较它们之间的相似性，以检测目标位置。其中，最常用的是基于互相关的方法。该方法计算视频序列中的当前框与之前的模板之间的互相关得分，并将得分最高的框作为当前框的位置。但它会出现被干扰或误判的情况，从而导致跟踪器漂移。此外，模板匹配方法也受到目标尺度变化和光照变化的影响，导致跟踪失败。
基于特征匹配的方法则通过特征提取和匹配的方式实现目标跟踪。最初被广泛使用的是基于稳定特征的光流法和SURF、SIFT等模特征点算法。但是，这些传统算法的性能受到光照、尺度变化和遮挡等因素的制约。因此，在这一领域，近年来出现了很多基于深度学习的目标跟踪算法，这些算法通过利用深度神经网络来提取高级特征以实现更鲁棒和更准确的目标跟踪，在该领域中成为研究的活跃分支。
利用深度学习进行目标跟踪的方法可以分为离线训练和在线学习两大类：
离线训练方法通过预训练遥感图像、大型数据集或使用自己的标注数据进行离线训练，从而生成目标检测和跟踪模型。这样，当新的目标或场景出现时，模型可以直接应用于新任务中。深度神经网络(SiameseNetwork)被广泛应用于离线训练的方法中。其基本原理是通过训练卷积神经网络(CNN)来生成特征图，将特征图应用于筛选框，从而获得最佳预测。一些成功的方法包括:CNNT-CF、SINT和CSR-DCF等。
在线学习目前更广泛使用的是基于LSTM或者基于强化学习(ReinforcementLearning)的方法。其中基于LSTM的模型通过历史相关的信息对当前分割的类标签或者预测进行更新，强化学习的方法则基于模型自动调整跟踪器参数。这些方法使跟踪器可以更好的适应复杂的目标运动等情况下的跟踪问题，比如ATOM、SiamRPN++和SiamMask等。
除此之外，深度学习的方法通常还包括多摄像头目标跟踪(TrackingbyDetection)和深度学习强化目标跟踪(TDLT)等。
虽然基于深度学习的跟踪方法在准确性和鲁棒性方面有很大的提高，但是目标跟踪仍然存在着重大的难题和课题，比如快速移动、光照变化、遮挡等问题。未来，研究人员将需要继续加强这些方法的可靠性和鲁棒性，同时也需要更好的考虑跟踪器的实时性，以便将这些方法应用于计算机视觉和机器人视觉等领域,为工业4.0和智能制造提供更好的解决方案。