摘要
多目标跟踪作为计算机视觉领域的关键问题，近年来在深度学习技术的推动下取得了显著进展。
本文首先介绍了多目标跟踪的概念、流程和关键技术，并阐述了深度学习在目标检测、特征提取、数据关联等方面的优势。
随后，本文重点概述了基于深度学习的多目标跟踪方法的研究概况，将现有方法分为基于检测的多目标跟踪方法和基于联合检测与跟踪的多目标跟踪方法，并对各类方法的优缺点进行了详细分析。
此外，本文还评述了常用数据集和评价指标，并对不同方法的性能进行了比较。
最后，总结了当前研究存在的问题和挑战，并展望了未来的研究方向。
关键词：多目标跟踪；深度学习；目标检测；数据关联；轨迹管理
多目标跟踪是指在视频序列中同时对多个感兴趣目标进行定位、识别和跟踪的任务，其目标是在复杂场景下实现对目标运动轨迹的连续、稳定估计。
作为计算机视觉领域的基础性问题，多目标跟踪在自动驾驶、智能监控、运动分析、人机交互等领域具有广泛应用。
传统的目标跟踪方法通常依赖于人工设计的特征和复杂的跟踪模型，难以应对目标遮挡、光照变化、姿态变化等复杂场景。
近年来，深度学习技术以其强大的特征表达能力和端到端学习能力，为多目标跟踪带来了新的突破。
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