Book Visual Object Tracking using Deep Learning Introduction: Visual object tracking has been an essential task in computer vision for decades, with numerous applications in various fields such as surveillance, autonomous driving, robotics, and human-computer interaction. Over the years, the field of visual object tracking has undergone significant transformations, from traditional methods to advanced deep learning-based approaches. This book provides an in-depth analysis of both conventional and advanced techniques in visual object tracking, highlighting their strengths, weaknesses, and applications. The book is divided into four sections, each focusing on a specific aspect of visual object tracking. Section 1: Conventional Methods This section covers the traditional methods used in visual object tracking, including stochastic, deterministic, generative, and discriminative techniques. These methods are further explored in multistage and collaborative frameworks, which have been widely used in real-world applications. The chapter discusses the limitations of conventional trackers, such as their inability to handle tedious environmental variations, and the need for more accurate and efficient tracking algorithms. Section 2: Advanced Methods In this section, the book delves into the latest advancements in deep learning-based trackers, including correlation filter-based trackers and various categories of deep learning-based trackers. These methods have revolutionized the field of visual object tracking by providing discriminative features with efficient performance in complex tracking variations. The chapter explains how deep learning-based trackers have overcome the limitations of conventional trackers and have become the new standard in object tracking.

Book Visual Object Tracking using Deep arning Введение: Визуальное отслеживание объектов было важной задачей в компьютерном зрении на протяжении десятилетий, с многочисленными приложениями в различных областях, таких как наблюдение, автономное вождение, робототехника и взаимодействие человека с компьютером. За эти годы область визуального отслеживания объектов претерпела значительные трансформации, от традиционных методов до передовых подходов, основанных на глубоком обучении. В этой книге представлен глубокий анализ как обычных, так и передовых методов визуального отслеживания объектов с выделением их сильных, слабых сторон и приложений. Книга разделена на четыре раздела, каждый из которых фокусируется на конкретном аспекте визуального отслеживания объектов. Раздел 1: Традиционные методы В этом разделе рассматриваются традиционные методы, используемые в визуальном отслеживании объектов, включая стохастические, детерминированные, генеративные и дискриминационные методы. Эти методы дополнительно изучаются в многоступенчатых и совместных инфраструктурах, которые широко используются в реальных приложениях. В главе обсуждаются ограничения обычных трекеров, такие как их неспособность справиться с утомительными вариациями окружающей среды, а также необходимость в более точных и эффективных алгоритмах отслеживания. Раздел 2: Расширенные методы В этом разделе в книге представлены последние достижения в области трекеров на основе глубокого обучения, включая трекеры на основе корреляционных фильтров и различные категории трекеров на основе глубокого обучения. Эти методы произвели революцию в области визуального отслеживания объектов, предоставляя отличительные признаки с эффективными характеристиками в сложных вариациях отслеживания. В главе объясняется, как трекеры на основе глубокого обучения преодолели ограничения обычных трекеров и стали новым стандартом в отслеживании объектов.

Book Visual Object Tracking using Deep arning Introduction : suivi visuel des objets est une tâche importante dans la vision par ordinateur depuis des décennies, avec de nombreuses applications dans différents domaines tels que l'observation, la conduite autonome, la robotique et l'interaction humaine avec l'ordinateur. Au fil des ans, le domaine du suivi visuel des objets a subi d'importantes transformations, allant des méthodes traditionnelles aux approches avancées basées sur l'apprentissage en profondeur. Ce livre présente une analyse approfondie des techniques classiques et avancées de suivi visuel des objets, mettant en évidence leurs forces, leurs faiblesses et leurs applications. livre est divisé en quatre sections, chacune se concentrant sur un aspect particulier du suivi visuel des objets. Section 1 : Méthodes traditionnelles Cette section traite des méthodes traditionnelles utilisées dans le suivi visuel des objets, y compris les méthodes stochastiques, déterministes, génératives et discriminatoires. Ces techniques sont étudiées plus avant dans des infrastructures multi-étages et collaboratives qui sont largement utilisées dans des applications réelles. chapitre traite des limites des traceurs conventionnels, telles que leur incapacité à faire face à des variations environnementales fastidieuses, ainsi que la nécessité de disposer d'algorithmes de suivi plus précis et plus efficaces. Section 2 : Méthodes avancées livre présente les dernières avancées dans le domaine des traceurs basés sur l'apprentissage profond, y compris les traceurs basés sur des filtres de corrélation et les différentes catégories de traceurs basés sur l'apprentissage profond. Ces méthodes ont révolutionné le domaine du suivi visuel des objets en fournissant des signes distinctifs avec des caractéristiques efficaces dans les variations complexes du suivi. chapitre explique comment les traceurs basés sur l'apprentissage profond ont dépassé les limites des traceurs ordinaires et sont devenus une nouvelle norme dans le suivi des objets.

Book Visual Object Tracking Using Deep arning Introducción: seguimiento visual de objetos ha sido una tarea importante en la visión informática durante décadas, con numerosas aplicaciones en diversos campos como la observación, la conducción autónoma, la robótica y la interacción humana con el ordenador. A lo largo de los , el campo del rastreo visual de objetos ha sufrido transformaciones significativas, desde técnicas tradicionales hasta enfoques avanzados basados en el aprendizaje profundo. Este libro presenta un análisis profundo de las técnicas convencionales y avanzadas de rastreo visual de objetos, resaltando sus fortalezas, debilidades y aplicaciones. libro se divide en cuatro secciones, cada una de las cuales se centra en un aspecto específico del rastreo visual de objetos. Sección 1: Métodos tradicionales En esta sección se examinan los métodos tradicionales utilizados en el rastreo visual de objetos, incluidos los métodos estocásticos, deterministas, generativos y discriminatorios. Estas técnicas se estudian más a fondo en infraestructuras de múltiples etapas y colaborativas que se utilizan ampliamente en aplicaciones reales. capítulo analiza las limitaciones de los rastreadores convencionales, como su incapacidad para hacer frente a las tediosas variaciones ambientales, así como la necesidad de algoritmos de rastreo más precisos y eficientes. Sección 2: Métodos avanzados En esta sección, el libro presenta los últimos avances en rastreadores basados en aprendizaje profundo, incluyendo rastreadores basados en filtros de correlación y diferentes categorías de rastreadores basados en aprendizaje profundo. Estas técnicas revolucionaron el campo del rastreo visual de objetos, proporcionando rasgos distintivos con características efectivas en las complejas variaciones de rastreo. capítulo explica cómo los rastreadores basados en el aprendizaje profundo han superado las limitaciones de los rastreadores convencionales y se han convertido en un nuevo estándar en el rastreo de objetos.

Book Visual Object Tracking Using Deep arning Introdução: O rastreamento visual dos objetos tem sido uma tarefa importante na visão do computador durante décadas, com muitas aplicações em várias áreas, como vigilância, condução autônoma, robótica e interação humana com o computador. Ao longo dos anos, a área de rastreamento visual dos objetos passou por uma grande transformação, desde técnicas tradicionais até abordagens avançadas baseadas no aprendizado profundo. Este livro apresenta uma análise aprofundada de técnicas convencionais e avançadas de rastreamento visual de objetos, destacando seus pontos fortes, fracos e aplicativos. O livro é dividido em quatro seções, cada uma focando em um aspecto específico do rastreamento visual dos objetos. Secção 1: Métodos tradicionais Esta seção aborda os métodos tradicionais utilizados no rastreamento visual de objetos, incluindo métodos estoquísticos, determinados, genéricos e discriminatórios. Estes métodos são ainda mais estudados em infraestruturas múltiplas e colaborativas que são amplamente utilizadas em aplicações reais. O capítulo discute as limitações dos localizadores convencionais, tais como sua incapacidade de lidar com variações cansativas do ambiente e a necessidade de algoritmos de rastreamento mais precisos e eficientes. Secção 2: Métodos avançados Nesta seção, o livro apresenta os avanços recentes na área de rastreadores baseados em treinamento profundo, incluindo rastreadores baseados em filtros de correlação e diferentes categorias de rastreadores baseados em treinamento profundo. Estes métodos revolucionaram o rastreamento visual de objetos, fornecendo sinais distintivos com características eficazes em variações complexas de rastreamento. O capítulo explica como os rastreadores baseados em treinamento profundo superaram as limitações dos rastreadores convencionais e se tornaram um novo padrão no rastreamento de objetos.

Book Visual Object Tracking Using Deep arning Introduzione: Il monitoraggio visivo degli oggetti è stato un compito importante nella visione dei computer per decenni, con numerose applicazioni in diversi ambiti, come la sorveglianza, la guida autonoma, la robotica e l'interazione umana con il computer. Nel corso degli anni, l'ambito della tracciabilità visiva degli oggetti ha subito notevoli trasformazioni, dalle tecniche tradizionali agli approcci avanzati basati sull'apprendimento approfondito. Questo libro fornisce un'analisi approfondita dei metodi convenzionali e ottimali per monitorare visivamente gli oggetti, evidenziando i loro punti di forza, i loro punti deboli e le loro applicazioni. Il libro è suddiviso in quattro sezioni, ognuna focalizzata su un aspetto specifico del tracciamento visivo degli oggetti. Sezione 1: Metodi tradizionali In questa sezione vengono trattati i metodi tradizionali utilizzati nel monitoraggio visivo degli oggetti, inclusi i metodi stochastici, determinati, generali e discriminatori. Questi metodi vengono ulteriormente studiati in infrastrutture multiprogetto e collaborative, ampiamente utilizzate in applicazioni reali. Nel capitolo si discutono le limitazioni dei tracker convenzionali, come la loro incapacità di affrontare variazioni estenuanti dell'ambiente e la necessità di algoritmi di tracciabilità più precisi ed efficienti. Sezione 2: Metodi avanzati In questa sezione del libro vengono illustrati i progressi più recenti nel campo dei tracker basati su apprendimento approfondito, inclusi i tracker basati su filtri di correlazione e diverse categorie di tracker basati su apprendimento approfondito. Questi metodi hanno rivoluzionato il tracciamento visivo degli oggetti fornendo segni distintivi con caratteristiche efficaci in variazioni complesse di tracciabilità. Il capitolo spiega come i tracker basati sull'apprendimento approfondito hanno superato i limiti dei tracker convenzionali e sono diventati un nuovo standard nel tracciare gli oggetti.

Book Visual Object Tracking using Deep arning Einführung: Die visuelle Objektverfolgung ist seit Jahrzehnten eine wichtige Aufgabe im Computer Vision, mit zahlreichen Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Überwachung, autonomes Fahren, Robotik und Mensch-Computer-Interaktion. Im Laufe der Jahre hat sich der Bereich der visuellen Objektverfolgung erheblich verändert, von traditionellen Methoden zu fortgeschrittenen Ansätzen, die auf Deep arning basieren. Dieses Buch bietet eine eingehende Analyse sowohl konventioneller als auch fortgeschrittener Methoden zur visuellen Verfolgung von Objekten mit Hervorhebung ihrer Stärken, Schwächen und Anwendungen. Das Buch ist in vier Abschnitte unterteilt, die sich jeweils auf einen bestimmten Aspekt der visuellen Objektverfolgung konzentrieren. Abschnitt 1: Traditionelle Methoden Dieser Abschnitt behandelt traditionelle Methoden, die bei der visuellen Verfolgung von Objekten verwendet werden, einschließlich stochastischer, deterministischer, generativer und diskriminierender Methoden. Diese Methoden werden in mehrstufigen und kollaborativen Infrastrukturen weiter untersucht, die in realen Anwendungen weit verbreitet sind. Das Kapitel diskutiert die Einschränkungen herkömmlicher Tracker, wie ihre Unfähigkeit, mit ermüdenden Umweltvariationen umzugehen, sowie die Notwendigkeit genauerer und effizienterer Tracking-Algorithmen. Abschnitt 2: Fortgeschrittene Methoden In diesem Abschnitt stellt das Buch die neuesten Fortschritte bei Deep arning-basierten Trackern vor, einschließlich korrelationsfilterbasierter Tracker und verschiedener Deep arning-basierter Tracker-Kategorien. Diese Techniken haben das visuelle Tracking von Objekten revolutioniert, indem sie Unterscheidungsmerkmale mit effektiven Eigenschaften in komplexen Tracking-Variationen bereitstellen. Das Kapitel erklärt, wie Deep-arning-basierte Tracker die Einschränkungen herkömmlicher Tracker überwunden haben und zum neuen Standard bei der Objektverfolgung geworden sind.

Book Visual Object Tracking using Deep arning Wprowadzenie: Wizualne śledzenie obiektów jest ważnym zadaniem w wizji komputera od dziesięcioleci, z licznymi zastosowaniami w różnych dziedzinach, takich jak nadzór, autonomiczna jazda, robotyka i interakcja ludzko-komputerowa. Przez lata dziedzina śledzenia obiektów wizualnych przechodziła znaczące przemiany, od tradycyjnych metod po zaawansowane podejścia oparte na głębokim uczeniu się. Książka ta zawiera dogłębną analizę zarówno konwencjonalnych, jak i zaawansowanych metod wizualnego śledzenia obiektów, podkreślając ich mocne strony, słabości i zastosowania. Książka podzielona jest na cztery sekcje, z których każda skupia się na konkretnym aspekcie śledzenia obiektów wizualnych. Sekcja 1: Metody tradycyjne Ta sekcja bada tradycyjne metody stosowane w śledzeniu wizualnym obiektów, w tym metody stochastyczne, deterministyczne, generatywne i dyskryminacyjne. Metody te są dalej badane w infrastrukturze wielostopniowej i kolaboracyjnej, która jest szeroko stosowana w zastosowaniach rzeczywistych. W rozdziale omówiono ograniczenia tradycyjnych nadajników, takie jak ich niezdolność do radzenia sobie z nudnymi zmianami środowiskowymi oraz potrzebę bardziej dokładnych i wydajnych algorytmów śledzenia. Sekcja 2: Zaawansowane techniki Ta część książki przedstawia najnowsze osiągnięcia w zakresie śledzenia głębokiego uczenia się, w tym trackerów opartych na filtrach korelacyjnych i różnych kategorii trackerów opartych na głębokim uczeniu. Techniki te zrewolucjonizowały pole śledzenia obiektów wizualnych, zapewniając charakterystyczne cechy o skutecznych właściwościach w złożonych wariantach śledzenia. Rozdział wyjaśnia, jak śledzenia głębokiego uczenia się przezwyciężyły ograniczenia konwencjonalnych trackerów i stały się nowym standardem w śledzeniu obiektów.

Book Visual Object Structing באמצעות מבוא ללמידה עמוקה: מעקב חזותי אחר אובייקטים היה משימה חשובה בראייה ממוחשבת במשך עשרות שנים, עם יישומים רבים בתחומים שונים כגון מעקב, נהיגה אוטונומית, רובוטיקה ואינטראקציה בין אדם למחשב. במהלך השנים, תחום מעקב האובייקטים החזותיים עבר שינויים משמעותיים, משיטות מסורתיות לגישות מתקדמות המבוססות על למידה עמוקה. ספר זה מספק ניתוח מעמיק של שיטות קונבנציונליות ומתקדמות של מעקב חזותי אחר אובייקטים, תוך הדגשת נקודות החוזק, החולשות והיישומים שלהם. הספר מחולק לארבעה חלקים, וכל אחד מהם מתמקד בהיבט מסוים של מעקב אחר אובייקטים חזותיים. סעיף 1: שיטות מסורתיות סעיף זה בוחן שיטות מסורתיות המשמשות במעקב חזותי אחר אובייקטים, כולל שיטות סטוכסטיות, דטרמיניסטיות, מחוללות ומפלות. שיטות אלו נחקרות גם בתשתיות רב-שלביות ושיתופיות הנמצאות בשימוש נרחב ביישומים בעולם האמיתי. הפרק דן במגבלות של גששים קונבנציונליים, כמו חוסר היכולת שלהם להתמודד עם וריאציות סביבתיות מייגעות, והצורך באלגוריתמי מעקב מדויקים ויעילים יותר. סעיף 2: טכניקות מתקדמות (Advanced Technics) חלק זה של הספר מציג את ההתקדמות האחרונה במעקבים מבוססי למידה עמוקה, כולל מסננים מבוססי מתאם וקטגוריות שונות של גששים מבוססי למידה עמוקה. טכניקות אלו חוללו מהפכה בתחום מעקב האובייקטים החזותיים על ידי מתן תכונות ייחודיות עם מאפיינים יעילים בווריאציות מעקב מורכבות. הפרק מסביר כיצד גששי למידה עמוקה התגברו על מגבלות הגששים הרגילים והפכו לסטנדרט החדש באיתור עצמים.''

Derin Öğrenme Kullanarak Görsel Nesne İzleme Kitabı Giriş: Nesnelerin görsel takibi, gözetim, otonom sürüş, robotik ve insan-bilgisayar etkileşimi gibi çeşitli alanlarda sayısız uygulama ile onlarca yıldır bilgisayar vizyonunda önemli bir görev üstlenmiştir. Yıllar geçtikçe, görsel nesne izleme alanı, geleneksel yöntemlerden derin öğrenmeye dayalı gelişmiş yaklaşımlara kadar önemli dönüşümler geçirmiştir. Bu kitap, nesnelerin görsel takibinin hem geleneksel hem de gelişmiş yöntemlerinin derinlemesine bir analizini sunarak, güçlü, zayıf yönlerini ve uygulamalarını vurgulamaktadır. Kitap, her biri görsel nesne izlemenin belirli bir yönüne odaklanan dört bölüme ayrılmıştır. Bölüm 1: Geleneksel Yöntemler Bu bölüm, stokastik, deterministik, üretimsel ve ayrımcı yöntemler de dahil olmak üzere nesnelerin görsel takibinde kullanılan geleneksel yöntemleri inceler. Bu yöntemler, gerçek dünya uygulamalarında yaygın olarak kullanılan çok aşamalı ve işbirlikçi altyapılarda daha fazla incelenmektedir. Bu bölümde, sıkıcı çevresel değişikliklerle başa çıkamamaları ve daha doğru ve verimli izleme algoritmalarına duyulan ihtiyaç gibi geleneksel izleyicilerin sınırlamaları tartışılmaktadır. Bölüm 2: Gelişmiş Teknikler Kitabın bu bölümü, korelasyon filtresi tabanlı izleyiciler ve çeşitli derin öğrenme tabanlı izleyiciler kategorileri de dahil olmak üzere derin öğrenme tabanlı izleyicilerdeki en son gelişmeleri sunmaktadır. Bu teknikler, karmaşık izleme varyasyonlarında etkili özelliklere sahip ayırt edici özellikler sağlayarak görsel nesne izleme alanında devrim yarattı. Bölüm, derin öğrenme izleyicilerinin geleneksel izleyicilerin sınırlamalarını nasıl aştığını ve nesne izlemede yeni standart haline geldiğini açıklıyor.

تتبع الكائن المرئي للكتاب باستخدام مقدمة التعلم العميق: كان التتبع المرئي للأشياء مهمة مهمة في رؤية الكمبيوتر لعقود، مع العديد من التطبيقات في مجالات مختلفة مثل المراقبة والقيادة الذاتية والروبوتات والتفاعل بين الإنسان والحاسوب. على مر السنين، شهد مجال تتبع الجسم البصري تحولات كبيرة، من الأساليب التقليدية إلى الأساليب المتقدمة القائمة على التعلم العميق. يقدم هذا الكتاب تحليلاً متعمقًا لكل من الأساليب التقليدية والمتقدمة للتتبع البصري للأشياء، مع تسليط الضوء على نقاط القوة والضعف والتطبيقات. ينقسم الكتاب إلى أربعة أقسام، يركز كل منها على جانب معين من تتبع الكائن البصري. القسم 1: الطرق التقليدية يبحث هذا القسم في الطرق التقليدية المستخدمة في التتبع البصري للأشياء، بما في ذلك الطرق العشوائية والحتمية والتوليدية والتمييزية. تتم دراسة هذه الأساليب بشكل أكبر في البنى التحتية متعددة المراحل والتعاونية التي تستخدم على نطاق واسع في تطبيقات العالم الحقيقي. يناقش الفصل قيود أجهزة التتبع التقليدية، مثل عدم قدرتها على التعامل مع الاختلافات البيئية المملة، والحاجة إلى خوارزميات تتبع أكثر دقة وكفاءة. القسم 2: التقنيات المتقدمة يقدم هذا القسم من الكتاب أحدث التطورات في أجهزة التتبع القائمة على التعلم العميق، بما في ذلك أجهزة التتبع القائمة على مرشح الارتباط وفئات مختلفة من أجهزة التتبع القائمة على التعلم العميق. أحدثت هذه التقنيات ثورة في مجال تتبع الجسم البصري من خلال توفير سمات مميزة ذات خصائص فعالة في اختلافات التتبع المعقدة. يشرح الفصل كيف تغلبت أجهزة تتبع التعلم العميق على قيود أجهزة التتبع التقليدية وأصبحت المعيار الجديد في تتبع الكائنات.

딥 러닝 소개를 사용한 북 비주얼 오브젝트 추적: 개체의 시각적 추적은 감시, 자율 주행, 로봇 공학 및 인간-컴퓨터 상호 작용과 같은 다양한 분야의 수많은 응용 프로그램과 함께 수십 년 동안 컴퓨터 비전에서 중요한 작업이었습니다. 수년에 걸쳐 시각적 물체 추적 분야는 전통적인 방법에서 딥 러닝을 기반으로 한 고급 접근 방식에 이르기까지 상당한 변화를 겪었습니다. 이 책은 개체의 강점, 약점 및 응용 프로그램을 강조하면서 개체의 기존 및 고급 시각적 추적 방법에 대한 심층적 인 분석을 제공합니다. 이 책은 4 개의 섹션으로 나뉘며 각 섹션은 시각적 객체 추적의 특정 측면에 중점을 둡니다. 섹션 1: 전통적인 방법 이 섹션은 확률 론적, 결정 론적, 생성 적, 차별적 방법을 포함하여 객체의 시각적 추적에 사용되는 전통적인 방법을 검토합니다. 이러한 방법은 실제 응용 분야에서 널리 사용되는 다단계 및 협업 인프라에서 추가로 연구됩니다. 이 장에서는 지루한 환경 변화에 대처할 수 없음, 보다 정확하고 효율적인 추적 알고리즘의 필요성과 같은 기존 추적기의 한계에 대해 설명합니다. 섹션 2: Advanced Techniques 이 책의 섹션은 상관 필터 기반 추적기 및 다양한 범주의 딥 러닝 기반 추적기를 포함하여 딥 러닝 기반 추적기의 최신 발전을 보여줍니다. 이러한 기술은 복잡한 추적 변형에서 효과적인 특성을 가진 독특한 기능을 제공함으로써 시각적 객체 추적 분야에 혁명 이 장은 딥 러닝 트래커가 기존 트래커의 한계를 극복하고 객체 추적의 새로운 표준이 된 방법을 설명합니다.

Book Visual Object Tracking using Deep arningはじめに：オブジェクトの視覚追跡は、監視、自動運転、ロボット工学、ヒューマンコンピュータインタラクションなど、さまざまな分野で数十にわたりコンピュータビジョンにおいて重要な課題となってきました。長にわたり、視覚オブジェクトトラッキングの分野は、従来の手法からディープラーニングに基づく高度なアプローチへと大きな変化を遂げてきました。この本は、オブジェクトの強み、弱点、アプリケーションを強調して、オブジェクトの視覚的な追跡の従来と高度な方法の両方の詳細な分析を提供します。本は4つのセクションに分かれており、それぞれが視覚オブジェクト追跡の特定の側面に焦点を当てています。セクション1：伝統的な方法このセクションでは、確率的、決定論的、生成的、および差別的な方法を含むオブジェクトの視覚的追跡に使用される伝統的な方法を調べます。これらの方法は、現実世界のアプリケーションで広く使用されている多段階および共同インフラストラクチャでさらに研究されています。この章では、退屈な環境変動に対処できないなど、従来のトラッカーの限界や、より正確で効率的な追跡アルゴリズムの必要性について説明します。セクション2：高度なテクニックこのセクションでは、ディープラーニングベースのトラッカーの最新の進歩を紹介します。これらの技術は、複雑なトラッキング変動において効果的な特性を持つ特徴的な特徴を提供することによって、視覚オブジェクト追跡の分野に革命をもたらしました。この章では、ディープラーニングトラッカーが従来のトラッカーの限界を克服し、オブジェクトトラッキングの新しい標準になる方法を説明します。

書籍視覺對象跟蹤使用深度學習介紹：幾十來，視覺對象跟蹤一直是計算機視覺中的重要任務，在觀察，自動駕駛，機器人技術和人機交互等各個領域都有許多應用。多來，視覺對象跟蹤領域經歷了重大轉變，從傳統方法到基於深度學習的高級方法。本書深入分析了對象的常規和高級視覺跟蹤技術，突出了它們的優勢，弱點和應用。該書分為四個部分，每個部分都側重於視覺對象跟蹤的特定方面。第1節：傳統方法本節討論視覺對象跟蹤中使用的傳統方法，包括隨機、確定、生成和歧視性方法。在實際應用中廣泛使用的多階段和協作基礎架構中進一步研究了這些技術。本章討論了常規跟蹤器的局限性，例如它們無法應對繁瑣的環境變化，以及需要更準確，更有效的跟蹤算法。第2節：高級方法本節介紹了基於深度學習的跟蹤器的最新進展，包括基於相關過濾器的跟蹤器和基於深度學習的不同類別的跟蹤器。這些技術徹底改變了視覺對象跟蹤領域，在復雜的跟蹤變體中提供了具有有效特征的標誌。本章解釋了基於深度學習的跟蹤器如何克服常規跟蹤器的局限性，並成為跟蹤對象的新標準。