针对无人机（UAV）目标跟踪任务中目标尺寸小、尺度变化明显和视点改变频繁等问题，本文提出一种基于高分辨率孪生网络的无人机目标跟踪算法。首先，利用改进高分辨率网络作为特征提取主干网络，并且采用动态多模板策略挖掘视频的帧间信息；然后，构建多帧特征融合模块，得到利于目标定位的融合特征；最后，选取无锚框策略定位目标位置，得到精确的跟踪结果。实验结果表明：本文算法在DTB70数据集测试的成功率和准确率分别为66.0%和84.7%，在UAV123数据集测试的成功率和准确率分别为65.7%和84.3%，有效地提升了目标跟踪性能。