一种基于Mamba用于目标跟踪的神经网络构建方法

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一种基于Mamba用于目标跟踪的神经网络构建方法
申请号:CN202510552003
申请日期:2025-04-29
公开号:CN120068953B
公开日期:2025-07-15
类型:发明专利
摘要
本发明公开一种基于Mamba用于目标跟踪的神经网络构建方法,属于目标跟踪技术领域,用于目标跟踪,包括准备目标数据集,构建基于Mamba的神经网络,进行神经网络训练,训练完毕后验证神经网络误差,若误差小于预期值则处理测试集数据,输出目标跟踪结果,若误差大于等于预期值则返回进行神经网络训练;基于Mamba的神经网络包括骨干层Backbone、颈部层Neck和头部层Head;本发明提升了对于复杂形状和姿态变化目标的适应性和精确度,更好地序列化处理特征,捕获长程依赖;实现同时捕获局部细节(可变形卷积)和全局(曼巴)信息,适合复杂场景的目标跟踪任务。
技术关键词
神经网络构建方法 神经网络训练 离散小波变换 相似性度量函数 编码器 大尺度遥感图像 卷积模块 分支 输出特征 扫描策略 误差 空间金字塔 图像块 多尺度 扫描模块 跨模态 通道 参数
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