本文首先介绍单目标跟踪的相关背景, 接着从相关滤波单目标跟踪、深度学习单目标跟踪两个阶段对单目标跟踪领域发展过程中涌现出的多个算法进行梳理, 并详细介绍目前主流的孪生网络算法. 最后通过大型数据集对近年来优秀算法进行对比分析, 针对其缺点与不足, 对该领域未来的发展前景做出展望.

目标跟踪方面使用的是基本的最大IOU匹配方法。引入卡尔曼滤波解决了目标被遮挡或重叠导致的跟丢问题。 # 使用时记得修改视频和label文件的路径。

cec2013 该包为 CEC-2013 实参单目标优化特别会议和竞赛定义的 28 个基准函数的 C 实现提供 R 包装器。 该软件包的重点是提供 CEC2013 基准函数的开源和多平台实现，以便研究人员更容易地以可重现的方式测试新优化算法的性能。 原始 C 代码（仅适用于 Windows）由 Jane Jing Liang 提供，而 GNU/Linux 注释由 Janez Brest 提供。 该软件包由 Ponnuthurai Nagaratnam Suganthan 轻轻授权在 CRAN 上发布。 官方文档可在。 非常欢迎错误报告/评论/问题（英语、西班牙语或意大利语）。

【爬虫搜索算法】基于爬虫搜索算法求解单目标优化问题（RSA）含Matlab源码

该资源是经过测试检验符合CEC2013的代码，内包含28个测试集！

【灰狼算法】基于布谷鸟搜索混合灰狼优化算法求解单目标优化问题（AGWOCS)含Matlab源码

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真模型及运行结果

粒子群算法是一种常使用的演化算法，可用于数值函数优化、工程优化等。采用matlab进行编写粒子群算法优化单目标函数测试集，测试集采用CEC2017。CEC2017测试集包含29个测试函数，每个测试函数都进行测试优化，符合文献来源，可将测试集用于其它算法测试！

该测试集基于CEC2017的单目标测试集的pdf编写测试函数，其中经过多种方式的测试，满足原文档的条件，以及各种数据的提供完成，直接调用cec17_func.cpp文件即可调用每一个函数的测试。

CEC2005是单目标测试集中比较常见的使用测试集，该资源经过测试，完全满足函数的表达式，各项数据文件都提供完整。CEC2005的文章链接如下：https://www.researchgate.net/publication/235710019_Problem_Definitions_and_Evaluation_Criteria_for_the_CEC_2005_Special_Session_on_Real-Parameter_Optimization