تتبع الهدف الفردي هو أحد المهام المهمة في رؤية الكمبيوتر، يهدف إلى تحديد موقع الهدف بدقة في تسلسل الفيديو. على الرغم من أن التعلم العميق قد دفع مجال تتبع الهدف الفردي إلى تطور سريع، إلا أن تحديات مثل تشوه الهدف، الخلفيات المعقدة، الإعاقة وتغير الحجم لا تزال قائمة. تستعرض هذه الورقة بشكل منهجي طرق تتبع الهدف الفردي المستندة إلى التعلم العميق خلال العشر سنوات الماضية، وتشمل النماذج التسلسلية التقليدية المبنية على شبكات الأعصاب التلافيفية، الشبكات العصبية المتكررة، والشبكات التوأمية، بالإضافة إلى الطرق المختلطة التي تجمع بين الشبكات التلافيفية وTransformer، وأحدث الطرق المبنية بالكامل على Transformer. تقيم هذه الورقة وتحلل أداء الخوارزميات المختلفة من حيث الدقة، المتانة والكفاءة الحسابية على مجموعات بيانات مثل OTB100، LaSOT وGOT-10k، وتستعرض آفاق البحث في خوارزميات تتبع الهدف الفردي القائمة على التعلم العميق.

تتبع الهدف الفردي; تتبع الأهداف البصرية; التعلم العميق; الشبكات العصبية التلافيفية