单目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向。它广泛应用于视频监控、自动驾驶等领域。对于单目标跟踪算法，虽然已有很多总结性的研究，但大多是基于相关滤波或深度学习的。近年来，基于双网络的跟踪算法由于其在精度和速度之间的平衡，引起了研究人员的广泛关注。然而，对这类算法的总结和分析相对较少，缺乏从体系结构层面的系统分析。为了深入了解基于双网的单目标跟踪算法，对大量相关文献进行了整理和分析。首先，描述了twin网络的结构和应用，并根据twin跟踪算法的体系结构对跟踪算法进行了分类。然后，列出了单目标跟踪领域的常用数据集和评价指标，并在otb2015数据集上对25种主流跟踪算法的总体属性和各种属性进行了比较分析，列出了LaSOT和GOT－0K测试集上23种双跟踪算法的性能和推理速度。最后，对基于twin网络的目标跟踪算法研究进行了总结，并对未来的发展方向进行了展望。