컴퓨터 비전 응용에서, 시암 네트워크 기반 추적 알고리즘은 전통적인 객체 추적 알고리즘에 비해 속도와 정확성에서 향상되었으나, 가림 현상, 변형 등의 방해 요인에 크게 영향을 받는다. 이에 본 논문은 기존 시암 네트워크 기반 객체 추적 방법과 기술에 대한 개선 사항을 요약 분석하였으며, 주로 전완전합성 시암 신경망 방법 도입, 회귀 방법 및 온라인 업데이트 방법 도입을 포함한다. 세 가지 방법을 기반으로 한 객체 추적 알고리즘의 개선점을 개관하고, 최근 시암 네트워크의 객체 추적 응용에 관한 국내외 연구 동향과 현황을 상세히 소개한다. 또한 VOT2017과 LaSOT 데이터셋을 활용한 실험 비교를 통해 여러 시암 신경망 기반 추적 알고리즘의 성능을 비교하였다. 마지막으로 시암 네트워크 기반 객체 추적 방법의 발전 동향을 전망한다.

컴퓨터 비전;객체 추적;시암 네트워크;딥 러닝