深度学习方法对目标视频跟踪算法的概述。

简介：
深度学习理论在计算机视觉领域内的应用正日益普及，尤其是在目标分类和检测等任务中，已经取得了引人注目的成就。然而，深度学习理论在目标跟踪领域的早期尝试，由于其跟踪过程中目标通常被视为正样本，且数据支持不足、对位置信息的高度依赖等因素，导致应用效果并不尽如人意。因此，传统方法仍然占据着主导地位。近年来，随着技术的持续进步和发展，深度学习在目标跟踪方向上已经取得了显著的进展。本文首先将阐述目标跟踪技术的基本概念和主要方法论。随后，我们将重点探讨深度学习在目标跟踪领域的发展现状，并从基于深度特征的目标跟踪以及基于深度神经网络的目标跟踪这两个关键方面深入阐述了深度学习在该领域的应用策略。此外，本文还将对近期备受关注的基于孪生网络的目标跟踪技术进行更为详细的介绍。最后，本文将对近年来深度学习在目标跟踪领域取得的丰硕成果进行总结与展望，并对未来的发展趋势进行深入分析与预测。