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視覺目標(biāo)跟蹤指在一個視頻序列中，給定第一幀目標(biāo)區(qū)域，在后續(xù)幀中自動匹配到該目標(biāo)區(qū)堿的任務(wù)。通常來說，由于場景遮擋、光照變化、物體本身形變等復(fù)雜因素，目標(biāo)與場景的表觀會發(fā)生劇烈的變化，這使得跟蹤任務(wù)本身面臨極大的挑戰(zhàn)。在過去的十年中，隨著深度學(xué)習(xí)在計算機視覺領(lǐng)堿的廣泛應(yīng)用，目標(biāo)跟蹤領(lǐng)堿也迅速發(fā)展，研究人員提出了一系列優(yōu)秀算法。鑒于該領(lǐng)堿處于快速發(fā)展的階段，文中對視覺目標(biāo)跟蹤硏究進行了綜述，內(nèi)容主要包括跟蹤的基本框架改進、目標(biāo)表示改進、空間上下文改進、時序上下文改進、數(shù)據(jù)集和評價指標(biāo)改進等;另外，還綜合分析了這些改進方法各自的優(yōu)缺點，并提出了可能的未來的研究趨勢。
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