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《基于模型引导和特征增强的深度视觉跟踪方法研究》
一、引言
随着计算机视觉技术的飞速发展，深度学习在视觉跟踪领域的应用逐渐成为研究热点。深度视觉跟踪作为计算机视觉的重要分支，其目标是在连续的视频帧中准确、实时地跟踪目标对象。传统的视觉跟踪方法往往依赖于目标模型的简单表示和特征提取的有限能力，导致在复杂场景下跟踪效果不佳。因此，本文提出了一种基于模型引导和特征增强的深度视觉跟踪方法，旨在提高跟踪的准确性和鲁棒性。
二、相关工作
在深度视觉跟踪领域，许多研究者提出了不同的方法。早期的方法主要依赖于手工设计的特征和简单的模型表示。然而，这些方法在处理复杂场景和目标形变时效果有限。近年来，随着深度学习
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