一种基于选择性状态空间模型的相似商标变化检测方法

本发明公开了一种基于选择性状态空间模型的相似商标变化检测方法。本方法利用检测数据集训练选择性状态空间模型，得到相似商标变化检测模型；选择性状态空间模型包括编码器、连接器、解码器、分割图像扩展模块、线性映射计算模块和卷积神经网络；其中，编码器采用孪生网络架构，架构中每一分支包括对输入数据依次处理的第一编码器子块、第二编码器子块、第三编码器子块和分割图像合并模块；连接器包括两个串联的视觉状态空间计算模块；解码器包括三个解码器子块和一个分割图像扩展模块；将一目标商标图像及其相似商标图像输入检测模型，得到变化检测结果。本发明在减少模型参数总量的同时强化模型对长程特征的应用能力，大大提升模型的预测精度。