摘要
目标跟踪作为计算机视觉领域的基础性问题之一，在智能监控、自动驾驶、人机交互等领域具有重要的研究意义和应用价值。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，目标跟踪方法取得了显著进展，但仍面临着遮挡、光照变化、尺度变化等挑战。
本文首先介绍了目标跟踪的基本概念、分类和评价指标，以及常用的数据集；然后，重点概述了生成式和判别式目标跟踪方法，以及深度学习在目标跟踪中的应用，包括深度特征提取、端到端目标跟踪和深度强化学习目标跟踪；最后，展望了目标跟踪未来发展趋势，包括多目标跟踪、复杂场景下的目标跟踪、轻量化目标跟踪以及目标跟踪的应用展望。
关键词：目标跟踪；深度学习；生成式方法；判别式方法；未来趋势
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、大小等），自动估计目标在后续帧中的状态，并生成目标轨迹的过程。
目标跟踪技术的目标是在各种复杂环境下，实现对目标的准确、鲁棒和实时的跟踪。
目标跟踪根据不同的标准可以分为不同的类别：
1.根据目标数量:可以分为单目标跟踪和多目标跟踪。
2.根据目标外观变化:可以分为基于模板的目标跟踪、基于特征的目标跟踪和基于深度学习的目标跟踪。
3.根据跟踪框架:可以分为生成式目标跟踪方法和判别式目标跟踪方法。
目标跟踪的评价指标主要包括以下几个方面：
1.准确性:评估跟踪算法预测的目标位置与实际位置之间的误差，常用的指标包括中心点误差、重叠率等。
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