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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于多粒度重要性度量的图像表征模型剪枝方法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：CN117292182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202311222095.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多粒度重要性度量的图像表征模型剪枝方法是由陈佳鑫;江良伟;王蕴红设计研发完成，并于2023-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多粒度重要性度量的图像表征模型剪枝方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多粒度重要性度量的图像表征模型剪枝方法，属于模型压缩技术领域，本方法通过结合信息损失与冗余度准则构建多粒度重要性度量的模型通道剪枝方法，弥补了现有算法重要性度量单一、性能不稳定的不足，并通过保持剪枝通道分布的均衡性和多样性提升剪枝后模型的微调性能，拓展了基于重要性度量的模型剪枝思路。

本发明授权一种基于多粒度重要性度量的图像表征模型剪枝方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多粒度重要性度量的图像表征模型剪枝方法，其特征在于，包括： S1、收集图像建立图像训练数据集； S2、获取神经网络模型作为预训练模型，同时复制预训练模型副本作为待剪枝模型；采用联合损失设置待剪枝模型的训练约束；所述联合损失包含待剪枝模型自带的任务损失和重要性度量模块的信息损失； S3、基于所述训练约束，定义用于计算待剪枝模型网络层每个通道重要性的重要性度量模块；所述重要性度量模块包括基于联合损失的全局重要性度量模块与基于冗余度的层内重要性度量模块； 所述基于联合损失的全局重要性度量模块包括使用原始任务损失的重要性度量单元与使用信息损失的重要性度量单元； 所述待剪枝模型网络层每个通道的重要性包括网络层通道的任务损失重要性、网络层通道的信息损失重要性和网络层通道的组重要性； 所述待剪枝模型网络层每个通道的重要性的表达式为： ； 其中，为待剪枝模型网络层l的通道i的重要性；为待剪枝模型网络层l的通道i的任务损失重要性；为待剪枝模型网络层l的通道i的信息损失重要性；为待剪枝模型网络层l的通道i的组重要性； S4、初始化待剪枝模型中的重要性度量模块； S5、将图像训练数据集输入初始化后的待剪枝模型中，使用重要性度量模块计算每个通道的重要性，基于待剪枝模型网络层每个通道的重要性和训练约束对待剪枝模型进行剪枝，获得剪枝模型； S6、微调剪枝模型获得压缩模型； S7、将待检测图像输入到压缩模型中，输出检测的图像中物体类别与具体位置。

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