本申请提供目标跟踪方法及装置，其中所述目标跟踪方法包括：获取待跟踪图像；将所述待跟踪图像输入训练好的目标跟踪模型，得到所述待跟踪图像的目标跟踪结果；其中，所述目标跟踪模型包括分类分支和回归分支，所述目标跟踪模型基于回归样本和分类样本对预设神经网络训练得到，所述回归样本根据通过所述分类分支得到的初始样本的初始分类损失确定，所述分类样本根据通过所述回归分支得到的所述初始样本的初始回归损失确定。有效地保证了在训练过程中实现分类和回归结果地对齐，从而提高目标跟踪模型的鲁棒性和精确度，并有效地提高使用目标跟踪模型进行目标跟踪的效率和准确度。