摘要
本发明公开了一种深入孪生网络的目标跟踪方法及系统,本发明涉及计算机视觉与人工智能技术领域,目标跟踪方法包括以下步骤:获取待跟踪视频序列和初始帧中的目标模板图像,将目标模板图像和当前帧的搜索区域图像输入轻量化主干网络,分别提取多尺度特征图,轻量化主干网络为改进,嵌入动态通道剪枝模块,对多尺度特征图进行跨层融合,通过自适应模板更新模块,本发明的优点在于:改进的MobileNetV3轻量化主干网络,结合动态通道剪枝模块,能够自适应关闭冗余通道,减少模型参数量和计算量,剪枝阈值通过元学习动态优化,确保在降低复杂度的同时保留关键特征信息。