《表2：各种基于在线训练模型的目标跟踪方法》

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《基于深度学习的车辆跟踪算法综述》

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由于视觉跟踪涉及到视频帧的空间和动态信息，因此采用基于RNN[14]的方法来模拟目标的运动。由于训练需要大量的参数导致训练过程较为复杂，因此基于神经网络的方法数量有限。此外，使用基于RNN方法的目的是避免对预先训练好的CNN模型进行微调，因为微调已经训练好的模型需要花费大量时间，而且容易出现过拟合的问题。基于RNN的方法的主要步骤是，首先利用金字塔型多向递归网络或长短期记忆网络（LSTM）合并到不同的网络中，然后确定目标并研究前后目标物的时间依赖关系。最后，对目标的自结构进行编码，以降低与相似干扰物相关的跟踪灵敏度。RNN网络基本结构如图4所示。