要提升机器视觉中的深度学习模型跟踪性能，可以从以下几个方面进行：
1. 数据增强与预处理：
通过数据增强技术，如加噪声、调整亮度、平移、镜像、旋转、cutout、调整对比度、错切变化、仿射变换、HSV增强、生成图片等，可以丰富训练数据集，提高模型的泛化能力，从而间接提升跟踪性能。
2. 使用先进的跟踪算法：
采用基于深度学习的目标跟踪方法，如DeepSORT，它结合了目标检测和人员重新识别技术，具有较高的准确性和鲁棒性，能够显著提升跟踪性能。
3. 结合滤波技术：
在深度学习模型中结合卡尔曼滤波等滤波技术，可以进一步平滑跟踪轨迹，减少噪声干扰，提高跟踪精度和稳定性。
4. 优化模型结构和参数：
通过调整深度学习模型的结构和参数，如增加网络层数、调整卷积核大小、优化激活函数等，可以提升模型的特征提取能力和分类性能，进而提升跟踪性能。
5. 实时校准与反馈：
在实际应用中，通过实时校准系统和反馈机制，可以根据当前环境和目标状态动态调整模型参数和跟踪策略，以适应不同场景和光照条件，提高跟踪的准确性和鲁棒性。
6. 多视图几何与多传感器融合：
当单一相机难以获取足够信息时，可以使用多个相机从不同角度拍摄同一物体，或者融合其他传感器的数据（如激光雷达、惯性导航等），利用多视图几何理论和多传感器融合技术，提高跟踪的精度和可靠性。
通过数据增强与预处理、使用先进的跟踪算法、结合滤波技术、优化模型结构和参数、实时校准与反馈以及多视图几何与多传感器融合等方法，可以有效提升机器视觉中的深度学习模型跟踪性能。
