摘要
目标跟踪作为计算机视觉领域中的一个重要研究方向，近年来随着深度学习技术的快速发展而取得了显著的进展。
深度学习方法凭借其强大的特征表达能力和对复杂场景的鲁棒性，为目标跟踪任务提供了新的解决思路。
本文首先介绍目标跟踪的基本概念、应用背景以及传统目标跟踪方法的局限性，阐述了深度学习引入目标跟踪领域的必要性。
其次，本文详细阐述了基于深度学习的目标跟踪算法，将这些算法分为基于卷积神经网络的目标跟踪算法、基于循环神经网络的目标跟踪算法、基于孪生网络的目标跟踪算法和基于强化学习的目标跟踪算法，并对每一类算法的原理、优缺点以及适用场景进行深入分析。
然后，本文概述了目标跟踪领域常用的数据集和评价指标，并对不同深度学习目标跟踪算法的性能进行了比较分析。
最后，本文总结了基于深度学习的目标跟踪技术的未来发展趋势，为该领域的研究方向提供参考。
关键词：目标跟踪；深度学习；卷积神经网络；循环神经网络；孪生网络；强化学习
1.相关概念目标跟踪是指在视频序列中，给定目标在第一帧中的初始状态（例如位置、尺寸等），自动地估计目标在后续帧中的状态，并将其进行标记的过程。
目标跟踪技术在智能监控、自动驾驶、机器人视觉、人机交互等领域有着广泛的应用。
传统的目标跟踪方法通常依赖于手工设计的特征，例如颜色直方图、HOG特征、Haar特征等。
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