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
系统为您推荐了相关专利信息
客户分组方法
动态
规则引擎系统
账户
训练机器学习模型
通信补偿方法
多智能体系统
网络
策略
强化学习算法
旋转阀脉冲器
PID控制器
增量式旋转编码器
输出轴角速度
扭矩测试系统
模型迁移方法
视觉特征
多模态
图像生成模型
基础
机器人智能导航
环境图像数据
障碍物
轮式编码器
融合特征