主要观点总结
本文介绍了视频目标跟踪的技术背景、关键模块、常用数据集和跟踪算法的发展。跟踪算法包括生成式模型和判别式模型，涉及特征提取、观测模型、运动模型和模型更新等方面。数据集方面介绍了OTB、TempleColor、NFS、UAV123、VOT、LaSOT、OxUvA和GOT-10K等。文章旨在为相关研究人员提供对视频目标跟踪领域的概述和参考资料。
关键观点总结
关键观点1: 视频目标跟踪的技术背景和重要性
视频目标跟踪是计算机视觉领域的重要任务，广泛应用于智能安防、自动驾驶、无人机等领域。随着大数据和深度学习的兴起，视频目标跟踪技术得到了快速发展。
关键观点2: 视频目标跟踪的关键模块
视频目标跟踪包括运动模型、特征提取、观测模型和模型更新等关键模块。运动模型用于预测目标在下一帧的位置，特征提取用于描述目标的外表，观测模型用于判断目标是否出现在候选位置，模型更新用于适应目标外观的变化。
关键观点3: 常用的视频目标跟踪数据集
常用的视频目标跟踪数据集包括OTB、TempleColor、NFS、UAV123、VOT、LaSOT、OxUvA和GOT-10K等。这些数据集涵盖了不同的场景、目标和挑战，为算法研究和性能评估提供了基础。
关键观点4: 视频目标跟踪算法的发展
视频目标跟踪算法从生成式模型发展到判别式模型，近年来结合深度学习和相关滤波器的算法取得了显著进展。包括基于子空间学习、稀疏表达、SVM、相关滤波器和深度学习的跟踪算法都在不断发展。
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