奥比中光科技集团股份有限公司邢志伟获国家专利权
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龙图腾网获悉奥比中光科技集团股份有限公司申请的专利一种U-net模型的轻量化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：CN114611674B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202210283262.8，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种U-net模型的轻量化方法及装置是由邢志伟;杨飞宇设计研发完成，并于2022-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种U-net模型的轻量化方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种U‑net模型的轻量化方法及装置。该轻量化方法包括：获取U‑net模型；在所述U‑net模型中增加预裁剪因子层，得到第一模型；利用第一样本数据训练所述第一模型得到第二模型；对所述第二模型中预裁剪因子层的参数小于阈值的通道进行剪枝，得到第三模型。本申请实施例通过对U‑net模型进行剪枝，在加速网络模型推理的同时，保证了网络模型的准确率。
本发明授权一种U-net模型的轻量化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种U-net模型的轻量化方法，其特征在于，由电子设备执行用于人像抠图，包括： 获取基于U-net模型的人像抠图模型； 在所述U-net模型中增加预裁剪因子层，得到第一模型；包括： 在所述U-net模型的编码器中各卷积模块的第一个卷积单元后面增加预裁剪因子层，得到第一模型； 利用带标注的人像抠图数据作为第一样本数据训练所述第一模型得到用于人像抠图的第二模型；训练时，除损失函数之外，还在所述预裁剪因子层上加上惩罚约束以约束所述预裁剪因子层的训练参数；在利用所述第一样本数据训练所述第一模型得到所述第二模型的反向传播过程中，利用损失函数的梯度更新所述第一模型中属于所述U-net模型的各层的参数，利用损失函数的梯度和惩罚项的梯度更新所述第一模型中所述预裁剪因子层的参数； 对所述第二模型中预裁剪因子层的参数小于阈值的通道进行剪枝，得到第三模型，所述第三模型是轻量化的用于人像抠图的模型； 所述对所述第二模型中预裁剪因子层的参数小于阈值的通道进行剪枝，包括：采用将所述预裁剪因子层及所述预裁剪因子层前面的卷积单元的权重参数置零，和或直接裁剪所述预裁剪因子层及其前面的卷积单元。
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