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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种卷积神经网络模型中间结果的压缩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：CN114764835B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202110053338.3，技术领域涉及：G06T9/00；该发明授权一种卷积神经网络模型中间结果的压缩方法及装置是由杜力;杜源;解晨佳设计研发完成，并于2021-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种卷积神经网络模型中间结果的压缩方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种卷积神经网络模型中间结果的压缩方法及装置。所述方法包括：将目标卷积层的每个通道输出的通道特征图像均划分为相同尺寸的多个图像区域，针对所有通道特征图像中相同位置的候选图像，根据图像灰度值进行排序，将候选图像序列中预设两个位置的候选图像分别确定为第一基图和第二基图；根据待压缩图像以及基准图像中每个像素点的灰度值，确定待压缩图像的拟合系数，最后根据拟合后的图像与原待压缩图像的灰度误差，确定是否可以用拟合系数来代替原待压缩图像进行存储。如此，部分中间结果可以用拟合系数来代替原图像进行存储，无需存储原图像中每个像素点的信息，进而极大地节约了存储空间，压缩率较高。

本发明授权一种卷积神经网络模型中间结果的压缩方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种卷积神经网络模型中间结果的压缩方法，其特征在于，所述一种卷积神经网络模型中间结果的压缩方法包括： 从预先获取的卷积神经网络模型中选取多个中间卷积层； 获取目标卷积层的每个通道输出的通道特征图像；所述目标卷积层为所述多个中间卷积层中任一中间卷积层； 按预设的尺寸范围，将所述通道特征图像划分为多个图像区域； 针对所述多个图像区域中任一目标图像区域，按预设排序方式，根据候选图像的图像灰度值对所有候选图像进行排序，得到候选图像序列；所述候选图像为各个通道特征图像中与所述目标图像区域的位置相同的图像区域； 将所述候选图像序列中预设第一位置的候选图像和预设第二位置的候选图像分别确定为第一基图和第二基图，并存储所述第一基图和所述第二基图； 针对待压缩图像，根据所述待压缩图像中每个像素点的灰度值和基准图像中每个像素点的灰度值，确定所述待压缩图像用所述基准图像表示的拟合系数；所述基准图像包括所述第一基图和所述第二基图，所述待压缩图像为所述候选图像序列中任一候选图像； 根据所述拟合系数和所述基准图像，确定待压缩拟合图像； 根据所述待压缩拟合图像中每个像素点的灰度值和所述待压缩图像中每个像素点的灰度值，确定所述待压缩拟合图像与所述待压缩图像的灰度误差； 如果所述灰度误差小于预设阈值，则存储所述拟合系数；如果所述灰度误差大于或等于所述预设阈值，则直接存储所述待压缩图像。

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