《Deep Learning for Visual Tracking: A Comprehensive Survey》《Deep Learning for Visual Tracking: A Comprehensive Survey》
摘要：视觉目标追踪是计算机视觉中最受欢迎也最具挑战性的研究课题之一。考虑到问题不适定性质以及它在广泛的现实场景中的流行程度，（我们）已经建立了一个大规模基准数据集，在这些数据集上已经开发了大量的方法，并且在近些年来取得了显著的进展——主要是最近基于深度学习的方法。这篇报告旨在系统地调查目前基于深度学习地视觉跟踪方法、基准数据集和评价指标，并且广泛评估和分析了主要的视觉跟踪方法。首先，从网络架构，网络开发，视觉跟踪的网络训练、网络目标、网络输出和相关滤波优势的利用六个关键方面总结了基于深度学习方法
