컴퓨터 비전 분야에서, 쌍둥이 네트워크 기반 추적 알고리즘은 전통적인 알고리즘에 비해 정확도와 속도를 향상시켰지만, 여전히 목표물 가림, 변형, 환경 변화 등의 영향을 받아 쌍둥이 네트워크 기반 추적 알고리즘의 성능 저하가 발생한다. 쌍둥이 네트워크 기반 단일 목표 추적 알고리즘에 대해 깊이 이해하기 위해, 본 논문에서는 기존의 쌍둥이 네트워크 기반 목표 추적 알고리즘을 요약 및 분석하였다. 주로 쌍둥이 네트워크 내 주의 메커니즘 도입 방법, 하이퍼파라미터 추론 방법, 템플릿 업데이트 방법을 포함하며 이 세 가지 방법을 사용하는 목표 추적 알고리즘을 리뷰하였다. 최근 국내외 쌍둥이 네트워크 기반 알고리즘 연구 및 발전 현황을 상세히 소개하였다. 대표 알고리즘 3가지를 VOT2016, VOT2017, VOT2018 및 OTB-2015 데이터셋으로 실험 비교하였고, 다양한 쌍둥이 네트워크 기반 목표 추적 알고리즘의 성능을 얻었다. 마지막으로 쌍둥이 네트워크 기반 목표 추적 알고리즘을 정리하고 미래 발전 방향을 전망하였다.

컴퓨터 비전;목표 추적;쌍둥이 네트워크;딥 러닝