既存の追跡方法が時系列特徴と空間特徴の分離協調問題を解決できない点に対し、視覚対象追跡向けの二重誘導特徴強化Mambaトラッカーを提案した。Vision Mambaバックボーンを基に時空特徴協調モジュールを設計し、結合された時空情報を分離し双方向に強化；浅層特徴が深層特徴の注目点を模倣する二分岐注意機構を構築し識別能力を強化；長短期記憶ライブラリによる協調でテンプレートの適応的反復を実現する動的テンプレート強化・更新戦略を導入。実験結果はOTB100データセットで精度と成功率がそれぞれ93.7％と75.6％を達成；LaSOT、TrackingNet、GOT-10kでは多くの指標でトップまたは準トップの性能を示し、LaSOT AUCは75.8％、TrackingNetは86.2％、GOT-10k平均オーバーラップ率は78.9％。本アルゴリズムは時系列特徴と空間特徴の協調を効果的にバランスさせ、総合性能で主流の比較手法を上回り、複雑な課題に対して高い精度と頑健性を示した。

対象追跡;Mamba;時空協調結合;模倣注意;動的テンプレート更新