目标跟踪深度学习双流法

目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向。它的主要目的是在一个视频序列中，追踪一个特定的目标，以便在后续的视频帧中跟踪目标的位置。深度学习是近年来目标跟踪的主流方法，多种基于深度学习的目标跟踪算法取得了良好的效果。本文主要介绍一种基于深度学习的目标跟踪新方法——目标跟踪深度学习双流法。

一、目标跟踪深度学习双流法介绍

目标跟踪深度学习双流法即和传统的多目标跟踪算法采用相似的双流参数的方法，一个网络负责计算模板匹配区域的权值，另一个网络负责对相似度进行分类。不过它与其他跟踪算法的双流方法不同，其他方法中，网络计算的是全局的响应图（响应值），而目标跟踪深度学习双流法中，网络计算的是每一个位置的响应（契合度），这样，就可以选择最高响应作为目标最可能的位置。

该方法基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），具有以下优点：

1. 更加鲁棒。网络的细节和结构参数的计算可以直接根据样本数据学习得到，并且网络具有端到端的训练和预测能力，其能力与所用数据多且质量好大有关系。

2. 能够自适应地调整网络参数。网络的权重可以随着目标检测和跟踪的进行调整，使其对目标不同的位置、大小、旋转等变化具有较强的鲁棒性。

3. 能够用于多目标跟踪。多个目标可以同时跟踪。

二、代码示例

以下