本研究では，一般物体認識CNNを用いた高精度な物体追跡手法を，精度を維持しつつ軽量化かつ高速化することを目的とする. 一般物体認識CNNを用いた物体追跡は，動画像の各フレームにおいて対象と同カテゴリーの領域を認識し，予測領域とする手法である．従来手法ではCNNに学習済VGG16を用いており，高速な演算を行う為にはGPUなどの強力な計算リソースを要する為，計算資源の限られた環境での応用は困難であった．この問題に対してモバイルCNNモデルを応用し，計算リソースが限られた環境下での高速かつ高精度な物体追跡手法の実現を目指す．本研究ではCNNにMobileNetを用いて実験を行う．