视频目标跟踪从0到1，概念与方法

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导读 从目标跟踪的应用场景，底层模型，组件，类型和具体算法几个方面对目标跟踪做了全方面的介绍，非常好的入门文章。 在今天的文章中，我们将深入研究视频目标跟踪。我们从基础开始，了解目标跟踪的需求，然后了解视觉目标跟踪的挑战和算法模型，最后，我们将介绍最流行的基于深度学习的目标跟踪方法，包括MDNET, GOTURN, ROLO等。本文希望你了解目标检测。 目标跟踪是在视频中随着时间的推移定位移动目标的过程。我们可以简单地问，为什么我们不能在整个视频的每一帧中使用目标检测，然后我们可以再去跟踪目标。这会有一些问题。如果图像有多个物体，那么我们就无法将当前帧中的物体链接到前一帧中。如果你跟踪的物体有几帧不在镜头里，然后重新又出现，我们无法知道它是否是同一物体。本质上，在检测过程中，我们一次只处 ………………………………