一种基于TSV_Mamba神经网络的红外弱小目标识别方法

本发明公开了一种基于TSV_Mamba神经网络的红外弱小目标识别方法，以Mamba为基础，通过添加树状交叉扫描模块、树状交叉合并模块以及Haar小波下采样等方式，实现了Mamba架构的二维视觉结构数据的扩展，以达到减小推理时间，提高推理准确性的目的之后使用图像训练集和测试集对TSV_Mamba进行训练并进行参数调优，再次使用测试集对构建的基于TSV_Mamba神经网络模型进行评估，最终通过生成分割掩图来实现红外弱小目标识别。本发明提出的方法降低了红外弱小目标识别算法所需要的复杂度，在降低目标误报率以及推理复杂度的同时提高了推理效率，更加适用于轻量化、低算力的边缘设备部署。在实际应用中具有重要意义。