深度学习的跟踪器的有点

深度学习的跟踪器的优点包括：

1. 准确性高：深度学习可以通过大量的数据训练，使得跟踪器对目标的跟踪精度更高。

2. 鲁棒性强：深度学习可以学习到数据的高层次特征，使得跟踪器对于目标的外观变化、遮挡、光照等因素具有较强的鲁棒性。

3. 适应性强：深度学习可以通过调整网络结构和参数来适应不同的跟踪场景，具有很强的灵活性。

4. 自动化程度高：深度学习可以自动地从数据中学习到目标的特征，无需手动提取特征。

5. 可扩展性强：深度学习可以通过增加网络深度和宽度来扩展其性能，并且可以使用GPU等并行计算技术加速训练和推理。

6. 可迁移性强：深度学习可以通过迁移学习等技术，将已经训练好的模型应用到不同的跟踪任务中，大大提高了模型的效率和准确性。