摘要
目标检测与跟踪作为计算机视觉领域的核心研究课题之一，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。
其在自动驾驶、智能监控、机器人导航等领域有着重要的应用价值。
随着机器视觉技术的快速发展，目标检测与跟踪技术取得了显著的进展，特别是深度学习的引入，为该领域带来了新的突破。
本文首先介绍了目标检测与跟踪的基本概念、研究意义及应用背景，并对传统的目标检测与跟踪算法进行了概述，包括其基本原理、优缺点以及适用场景。
然后，重点阐述了基于深度学习的目标检测与跟踪算法的最新研究进展，分析了不同深度学习模型在目标检测与跟踪任务中的性能表现，并对不同算法的优缺点进行了比较分析。
最后，对目标检测与跟踪技术的未来发展趋势进行了展望，并探讨了该领域面临的挑战和机遇。
关键词：机器视觉；目标检测；目标跟踪；深度学习；计算机视觉
1.1机器视觉
机器视觉，顾名思义，就是用机器来模拟人类视觉系统，使其能够像人一样看见、理解和处理图像信息。
这是一门涉及计算机科学、人工智能、图像处理、模式识别等多学科交叉的技术领域。
1.2目标检测
目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，其目标是在图像或视频中精确定位和识别出感兴趣的目标。
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