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在计算机视觉领域中,卷积神经网络发挥着越来越重要的作用。在海量数据的驱动下,深度学习表现出了比传统方法更为优越的特征表达能力。基于孪生网络的目标跟踪算法由于准确性和实时性等优点,相关研究受到越来越多的重视。本文首先阐述了计算机视觉的研究意义,着重介绍了几种基于孪生网络的目标跟踪算法,最后总结了这些算法的优点以及未来的研究方向。