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龙图腾网恭喜中国人民解放军国防科技大学申请的专利用于目标跟踪的知识蒸馏方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119648748B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510163448.3，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权用于目标跟踪的知识蒸馏方法及系统是由罗来龙;潘永淇;朱承;朱先强;张千桢;张胜设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于目标跟踪的知识蒸馏方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于目标跟踪的知识蒸馏方法及系统，涉及目标跟踪技术领域。通过基于掩膜的特征蒸馏，从教师模型的特征融合层中提取空间注意力和通道注意力，生成注意力掩膜，并将注意力掩膜与学生模型的特征图相乘；基于上下文自适应学习的方式，通过多层感知器自适应地集成教师模型各层的空间和特征知识以使学生模型能够根据网络的不同深度自适应地调整学习重点；通过相关距离监督进行蒸馏，采用正仿射变换将教师模型和学生模型的回归框预测投影到概率分布空间中，并通过评估概率分布的相关距离来监督教师模型和学生模型之间的能力差距。实现了在目标跟踪的过程中提升通用性，并且优于现有基线的性能的技术效果。

本发明授权用于目标跟踪的知识蒸馏方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于目标跟踪的知识蒸馏方法，其特征在于，包括：在跟踪视频内容中基于掩膜的特征蒸馏，从教师模型的特征融合层中提取空间注意力和通道注意力，生成注意力掩膜，并将所述注意力掩膜与学生模型的特征图相乘，以增强学生模型对目标区域的聚焦能力并减少低分辨率干扰；基于上下文自适应学习的方式，通过多层感知器自适应地集成教师模型各层的空间和特征知识以使学生模型能够根据网络的不同深度自适应地调整学习重点；通过相关距离监督进行蒸馏，采用正仿射变换将教师模型和学生模型的回归框预测投影到概率分布空间中，并通过评估概率分布的相关距离来监督教师模型和学生模型之间的能力差距；其中，所述基于掩膜的特征蒸馏，从教师模型的特征融合层中提取空间注意力和通道注意力，生成注意力掩膜，并将所述注意力掩膜与学生模型的特征图相乘的步骤，包括：获取教师模型和学生模型，对教师模型和学生模型的特征图进行对齐，确保学生模型的特征图与教师模型的特征图大小一致；从所述教师模型的特征融合层中提取空间注意力和通道注意力以生成注意力掩膜；将所述注意力掩膜与所述教师模型和所述学生模型的特征图相乘；其中，所述基于上下文自适应学习的方式，通过多层感知器自适应地集成教师模型各层的空间和特征知识以使学生模型能够根据网络的不同深度自适应地调整学习重点的步骤，包括：基于上下文自适应学习的方式对教师模型和学生模型的特征图进行多尺度池化，以分为浅层、中层和深层特征；通过多层感知器自适应地集成教师模型各层的空间和特征知识；调整学生模型的学习重点以使所述学生模型可以根据教师模型中各层的空间和特征知识自适应地调整；其中，所述通过相关距离监督进行蒸馏，采用正仿射变换将教师模型和学生模型的回归框预测投影到概率分布空间中，并通过评估概率分布的相关距离来监督教师模型和学生模型之间的能力差距的步骤，包括：采用皮尔逊距离作为度量，评估教师模型和学生模型在概率分布空间中的相关距离；结合所述相关距离并采用正仿射变换将教师模型和学生模型的回归框预测投影到概率分布空间中；在所述概率分布空间中通过类间位置相关性和类内位置相关性监督教师模型和学生模型之间的能力差距。

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