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龙图腾网获悉中国电子科技南湖研究院申请的专利一种视觉跟踪模型构建方法及装置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：CN115439503B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211003951.5，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种视觉跟踪模型构建方法及装置是由豆扬名;刘庆杰设计研发完成，并于2022-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视觉跟踪模型构建方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种视觉跟踪模型构建方法及装置，该方法在对网络进行剪枝时，对视觉跟踪网络中的选定卷积层集中的各个选定卷积层计算其每个卷积通道的L2范数，将L2范数最低的预定比例卷积通道作为第一剪枝通道集；对视觉跟踪网络中具有相同下采样的残差模块中的不属于选定卷积层集的各个未选定卷积层计算其每个卷积通道的L2范数，并将L2范数最低的预定比例卷积通道作为各具有相同下采样的残差模块的第二剪枝通道集；计算残差模块之间的第二剪枝通道集的交集，得到第三剪枝通道集；根据第一剪枝通道集及第三剪枝通道集对视觉跟踪网络进行剪枝。本发明可以减轻过度稀疏导致的视觉跟踪网络性能下降，实现视觉跟踪网络性能与效率的平衡。

本发明授权一种视觉跟踪模型构建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种视觉跟踪模型构建方法，其特征在于，包括： 构建视觉跟踪网络，并利用图像序列数据集对所述视觉跟踪网络进行训练；其中，所述视觉跟踪网络由多个残差模块组成； 对经过训练的所述视觉跟踪网络进行稀疏训练，包括：当每个训练轮次结束时，对所述视觉跟踪网络中的选定卷积层集中的各个选定卷积层计算其每个卷积通道的L2范数，并将L2范数最低的预定比例的卷积通道置0，以完成当前轮次的稀疏训练； 对经过稀疏训练的所述视觉跟踪网络进行剪枝，以得到视觉跟踪模型；包括： 对所述视觉跟踪网络中的选定卷积层集中的各个选定卷积层计算其每个卷积通道的L2范数，将L2范数最低的预定比例卷积通道作为第一剪枝通道集； 对所述视觉跟踪网络中具有相同下采样的残差模块中的不属于所述选定卷积层集的各个未选定卷积层计算其每个卷积通道的L2范数，并将L2范数最低的预定比例卷积通道作为各所述具有相同下采样的残差模块的第二剪枝通道集； 计算所有具有相同下采样的残差模块之间的第二剪枝通道集的交集，得到第三剪枝通道集； 根据所述第一剪枝通道集及所述第三剪枝通道集对所述视觉跟踪网络进行剪枝，以得到视觉跟踪模型。

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