本文介绍了一种基于事件相机和深度神经网络的实时物体追踪方法，优于传统方法。研究提出了Gamma-Net结构，提升了轮廓检测的样本效率，并探讨了深度神经网络在视觉追踪中的应用。该算法在多个基准测试中表现出色，并提出了针对小尺度目标的行人检测方法和热红外跟踪器HSSNet，均取得良好性能。