图像跟踪一直都是计算机视觉领域的难题，事先知道第一帧中的目标位置，然后需要在后续帧中找到目标。先验知识少，目标被遮挡、目标消失、运动模糊、目标和环境的剧烈变化、目标的高速运动、相机的抖动都会对目标跟踪造成影响，图像跟踪一直都是CV领域的难题。
深度学习用于图像跟踪有两大要解决的问题，一是图像跟踪一般使用在线学习，很难提供大量样本集，二是深度学习使用CNN时，由于卷积池化，最后一层的输出丢失了位置信息，而图像跟踪就是要输出目标的位置。
2013年以来，深度学习开始用于目标跟踪，并且为这些问题提供了一些解决思路。这篇博客首先阐述图像跟踪今年来的研究进展，然后再介绍深度学习用于图像跟踪近年来的研究，最后附上一些学习资料和相关网站。