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单目标跟踪是计算机视觉领域中最具有挑战性的应用场景之一.针对跟踪过程中目标物体被遮挡以及运动过程中形变、画面模糊等问题,本文提出一种基于多样性正样本实例的单目标跟踪算法,同时缓解了训练样本不足以及样本缺乏多样性的问题.在离线阶段,本文算法首先使用变分自编码器(Variational Autoencoder,VAE)对原始训练样本进行编码映射到隐空间,然后通过隐空间采样重构生成包含多样性的困难正样本数据,提高训练数据的多元性,并结合原始训练样本构建训练数据集;其次,对于训练序列的目标模板、正负样本,使