苗宗成团队《液晶与显示》封面文章 | 基于深度学习的单目标跟踪算法研究进展

本文综述了基于深度学习的单目标跟踪算法的研究进展。背景方面，单目标跟踪作为计算机视觉中的重要任务，在自动驾驶、无人机跟拍等领域有广泛应用，但仍面临目标形变、复杂背景等挑战。研究目的上，文章旨在通过分类总结基于深度学习的单目标跟踪算法，为学者提供技术支撑。结论部分指出，传统序列模型在复杂场景下鲁棒性不足，CNN-Transformer方法在鲁棒性和计算效率上取得平衡，而完全基于Transformer的方法展现出更高的准确率和鲁棒性。文章还探讨了未来研究方向，为单目标跟踪领域发展提供了新思路。