本发明公开了一种基于强化学习算法SAC的目标跟踪方法、装置及存储介质，方法包括：获取视频数据；在视频数据的当前帧中确定搜索区域位置和大小；判断当前帧是否为第一帧；响应于当前帧非第一帧，将当前帧输入预训练好的actor网络模型进行特征提取，得到输出的预测框，根据所述预测框对目标进行跟踪；其中所述actor网络模型的训练方法，包括：通过第一帧对actor、target_actor网络进行初始化，根据经验池中存储的数据，通过actor、critic网络计算动作，计算actor、critic1、critic2网络损失，利用强化学习SAC算法更新网络权值。将目标跟踪问题转化为强化学习算法中在线决策的问题，并且本发明只需要少量数据集，充分利用现有技术，提升训练速度。
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来源：北方有色网
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