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。
2.根据权利要求1所述的用于目标跟踪的知识蒸馏方法，其特征在于，所述方法适用于基于孪生网络和基于视觉Transformer的目标跟踪模型。
3.一种用于目标跟踪的知识蒸馏系统，其特征在于，所述系统执行如权利要求1所述的方法，所述用于目标跟踪的知识蒸馏系统包括：注意力掩膜生成模块，用于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；学习调整模块，用于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；能力差距评估模块，用于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。
4.一种计算机设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器，所述处理器在运行所述存储器存储的计算机指令时，执行如权利要求1至2中任一项所述的方法。
5.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1至2中任一项所述的方法。
