В приложениях компьютерного зрения алгоритмы трекинга на основе сиамских сетей показывают улучшения по скорости и точности по сравнению с традиционными алгоритмами трекинга объектов, однако они значительно подвержены влиянию помех, таких как заслонение и деформация. В данной статье проведён обзор и анализ усовершенствований существующих методов и технологий трекинга на основе сиамских сетей, включая введение полностью сверточной сиамской нейронной сети, методов регрессии и онлайн обновления. Рассмотрены улучшения алгоритмов трекинга, основанных на этих трёх подходах, а также подробно описаны последние достижения и состояние исследований сиамских сетей в применении к трекингу как в стране, так и за рубежом. Экспериментальное сравнение проведено с использованием наборов данных VOT2017 и LaSOT для оценки производительности различных алгоритмов трекинга на основе сиамских сетей. В заключение приведён обзор тенденций развития методов трекинга на основе сиамских сетей.

компьютерное зрение;треккинг объектов;сиамские сети;глубокое обучение