深度学习理论在计算机视觉中的应用日趋广泛，在目标分类、检测领域取得了令人瞩目的成果，但是深度学习理论在目标跟踪领域的早期应用中，由于存在跟踪时只有目标为正样本，缺乏数据支持，对位置信息依赖程度高等问题，因而应用效果并不理想，传统方法仍占据主流地位.近年来，随着技术的不断发展，深度学习在目标跟踪方向取得了长足的进步.本文首先介绍了目标跟踪技术的基本概念和主要方法，然后针对深度学习在目标跟踪领域的发展现状，从基于深度特征的目标跟踪和基于深度网络的目标跟踪两方面重点阐述了深度学习在该领域的应用方法，并对近期较为流行的基于孪生网络的目标跟踪进行了详细介绍.最后对近年来深度学习在目标跟踪领域取得的成果，以及未来的发展方向作了总结和展望.
