上海交通大学李超获国家专利权
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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利动态旁路选择的多模态网络加速方法及系统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：CN118780368B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202410856440.0，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权动态旁路选择的多模态网络加速方法及系统是由李超;侯小凤;王持;蒲逸飞设计研发完成，并于2024-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本动态旁路选择的多模态网络加速方法及系统在说明书摘要公布了：一种动态旁路选择的多模态网络加速方法及系统，将原始多模态数据进行模态类型判断后分别进行旁路适配度评价处理或直接进行基础多模态模型层级推理，将适配度评价最高的旁路作为选择结果用于判断基础多模态模型层级推理的后续执行方案，将基础多模态模型层级推理得到的中间特征进行特征对齐并根据选择的旁路经过旁路处理生成旁路特征，将所有旁路特征融合后推理得到特化任务结果。本发明根据不同模态早期层级提供的特征可以提供足够正确预测需求的特点，构造改进的动态旁路选择方法，充分减少整体多模态网络计算量，降低延迟并提高部分精度。
本发明授权动态旁路选择的多模态网络加速方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种动态增量旁路选择的多模态网络加速方法，其特征在于，将原始多模态数据进行模态类型判断后分别进行旁路适配度评价处理或直接进行基础多模态模型层级推理，将适配度评价最高的旁路作为选择结果用于判断基础多模态模型层级推理的后续执行方案，将基础多模态模型层级推理得到的中间特征进行特征对齐并根据选择的旁路进行对应处理生成旁路特征，将所有旁路特征融合后推理得到特化任务结果； 所述的旁路适配度评价处理是指：利用简化模型对原始多模态数据进行特征提取，得到各模态的简化特征，各模态的简化特征通过特征融合得到多模态特征，利用该多模态特征对各旁路进行适配度评价，即最小推理延迟下获得准确结果； 所述的简化模型是指：对不同模态数据分别构造的具有低消耗特征的神经网络模型，用于从原始多模态数据中提取出具有一定表达能力的特征，包括针对图像模态使用ResNet模型进行特征提取，针对文字、语音模态使用Attention模型进行特征提取。
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