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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京大學(xué)申請的專利一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中間結(jié)果的壓縮方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114764835B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-08發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202110053338.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T9/00；該發(fā)明授權(quán)一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中間結(jié)果的壓縮方法及裝置是由杜力;杜源;解晨佳設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-01-15向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中間結(jié)果的壓縮方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請?zhí)峁┮环N卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中間結(jié)果的壓縮方法及裝置。所述方法包括：將目標(biāo)卷積層的每個通道輸出的通道特征圖像均劃分為相同尺寸的多個圖像區(qū)域，針對所有通道特征圖像中相同位置的候選圖像，根據(jù)圖像灰度值進行排序，將候選圖像序列中預(yù)設(shè)兩個位置的候選圖像分別確定為第一基圖和第二基圖；根據(jù)待壓縮圖像以及基準(zhǔn)圖像中每個像素點的灰度值，確定待壓縮圖像的擬合系數(shù)，最后根據(jù)擬合后的圖像與原待壓縮圖像的灰度誤差，確定是否可以用擬合系數(shù)來代替原待壓縮圖像進行存儲。如此，部分中間結(jié)果可以用擬合系數(shù)來代替原圖像進行存儲，無需存儲原圖像中每個像素點的信息，進而極大地節(jié)約了存儲空間，壓縮率較高。

本發(fā)明授權(quán)一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中間結(jié)果的壓縮方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中間結(jié)果的壓縮方法，其特征在于，所述一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中間結(jié)果的壓縮方法包括： 從預(yù)先獲取的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中選取多個中間卷積層； 獲取目標(biāo)卷積層的每個通道輸出的通道特征圖像；所述目標(biāo)卷積層為所述多個中間卷積層中任一中間卷積層； 按預(yù)設(shè)的尺寸范圍，將所述通道特征圖像劃分為多個圖像區(qū)域； 針對所述多個圖像區(qū)域中任一目標(biāo)圖像區(qū)域，按預(yù)設(shè)排序方式，根據(jù)候選圖像的圖像灰度值對所有候選圖像進行排序，得到候選圖像序列；所述候選圖像為各個通道特征圖像中與所述目標(biāo)圖像區(qū)域的位置相同的圖像區(qū)域； 將所述候選圖像序列中預(yù)設(shè)第一位置的候選圖像和預(yù)設(shè)第二位置的候選圖像分別確定為第一基圖和第二基圖，并存儲所述第一基圖和所述第二基圖； 針對待壓縮圖像，根據(jù)所述待壓縮圖像中每個像素點的灰度值和基準(zhǔn)圖像中每個像素點的灰度值，確定所述待壓縮圖像用所述基準(zhǔn)圖像表示的擬合系數(shù)；所述基準(zhǔn)圖像包括所述第一基圖和所述第二基圖，所述待壓縮圖像為所述候選圖像序列中任一候選圖像； 根據(jù)所述擬合系數(shù)和所述基準(zhǔn)圖像，確定待壓縮擬合圖像； 根據(jù)所述待壓縮擬合圖像中每個像素點的灰度值和所述待壓縮圖像中每個像素點的灰度值，確定所述待壓縮擬合圖像與所述待壓縮圖像的灰度誤差； 如果所述灰度誤差小于預(yù)設(shè)閾值，則存儲所述擬合系數(shù)；如果所述灰度誤差大于或等于所述預(yù)設(shè)閾值，則直接存儲所述待壓縮圖像。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人南京大學(xué)，其通訊地址為：210023 江蘇省南京市棲霞區(qū)仙林大道163號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。