我们提出了一种后处理方法，称为NeighborTrack，该方法利用跟踪目标的邻近信息来验证和改进单目标跟踪（SOT）结果。它不需要额外的数据或重新训练。相反，它使用主干SOT网络预测的置信度分数自动提取邻近信息，并利用这些信息来提高跟踪结果。当跟踪一个被遮挡的目标时，其外观特征不可靠。然而，一般的孪生网络仅通过读取置信度分数往往无法判断所跟踪的对象是否被遮挡，因为它可能会受到具有高置信度分数的邻居的影响而产生误导。我们提出的NeighborTrack利用未被遮挡的邻居的信息重新确认跟踪目标，并在目标被遮挡时减少错误跟踪。它不仅减轻了遮挡带来的影响，还解决了由于对象外观变化引起的跟踪问题。NeighborTrack对SOT网络和后处理方法具有普适性。对于常用的短期对象跟踪数据集VOT挑战赛数据集，我们在Ocean、TransT和OSTrack这三种著名的SOT网络上平均提高了1.92%的EAO（预期平均重叠率）和2.11%的鲁棒性。基于OSTrack进行的中长期跟踪实验中，我们在LaSOT数据集上达到了72.25%的AUC（曲线下面积），在GOT-10K数据集上达到了75.7%的AO（平均重叠率）。代码可在https://github.com/franktpmvu/NeighborTrack获取。