摘要
目标跟踪作为计算机视觉领域中的重要研究方向，近年来在深度学习技术的推动下取得了显著进展。
深度学习强大的特征表达能力和端到端学习方式为目标跟踪算法提供了新的思路和方法。
本文首先介绍了目标跟踪的基本概念和分类，以及深度学习在目标跟踪领域的应用现状。
然后，重点概述了基于深度学习的目标跟踪算法，包括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、基于强化学习的目标跟踪算法和基于孪生网络的目标跟踪算法。
此外，还分析了不同算法的优缺点和适用场景。
最后，总结了基于深度学习的目标跟踪算法面临的挑战和未来发展趋势。
关键词：目标跟踪；深度学习；卷积神经网络；循环神经网络；强化学习；孪生网络
目标跟踪作为计算机视觉领域的基础性研究课题之一，旨在对视频序列中的目标进行持续定位和状态估计。
其应用领域十分广泛，涵盖了自动驾驶、智能监控、人机交互、机器人视觉等诸多方面。
近年来，深度学习技术在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展，其强大的特征表达能力和端到端学习方式也为目标跟踪算法带来了新的发展机遇。
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