买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安欧珀通信科技有限公司申请的专利模型压缩方法及装置、计算机可读介质和电子设备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：CN116090543B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310028847.X，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权模型压缩方法及装置、计算机可读介质和电子设备是由樊欢欢设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型压缩方法及装置、计算机可读介质和电子设备在说明书摘要公布了：本公开提供一种模型压缩方法及装置、计算机可读介质和电子设备，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取预训练的初始神经网络模型；对所述初始神经网络模型进行深度剪枝处理，得到深度剪枝后的初始神经网络模型；对所述深度剪枝后的初始神经网络模型进行宽度剪枝处理，得到宽度剪枝后的初始神经网络模型；将满足预设模型压缩参数的所述宽度剪枝后的初始神经网络模型，确定为目标神经网络模型。本公开能够有效对初始神经网络模型中的冗余结构进行压缩，可以在保证目标神经网络模型的性能和精度的同时，有效减小目标神经网络模型的模型体积，进而提高目标神经网络模型的适用场景。

本发明授权模型压缩方法及装置、计算机可读介质和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种模型压缩方法，应用于人像虚化项目中语义分割模型的压缩，其特征在于，包括： 获取预训练的初始神经网络模型； 对所述初始神经网络模型进行深度剪枝处理，得到深度剪枝后的初始神经网络模型，包括：基于所述初始神经网络模型中卷积层的可用性，构建神经网络模型搜索空间，所述神经网络模型搜索空间包括2N个子网络，其中N为所述卷积层的数量；对所述神经网络模型搜索空间中的所述子网络进行随机采样和网络训练，得到训练好的子网络模型；基于进化搜索的方式和预设模型压缩参数，对所述子网络模型中的子网络进行搜索，确定目标子网络，并将所述目标子网络作为所述深度剪枝后的初始神经网络模型； 对所述深度剪枝后的初始神经网络模型进行宽度剪枝处理，得到宽度剪枝后的初始神经网络模型，包括：计算所述深度剪枝后的初始神经网络模型中各子网络的卷积核的卷积计算量以及权重参数量；根据所述卷积计算量以及所述权重参数量的比值，确定所述卷积核的性能参数；根据所述性能参数对深度剪枝后的初始神经网络模型中各卷积层的卷积通道进行剪枝处理，得到宽度剪枝后的初始神经网络模型； 将满足预设模型压缩参数的所述宽度剪枝后的初始神经网络模型，确定为目标神经网络模型； 其中，所述方法通过联合深度剪枝与宽度剪枝，在保持模型精度的同时显著减小模型体积和计算量，使压缩后的目标神经网络模型能够适配不同性能的硬件平台，提升人像虚化功能在移动终端上的运行效率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安欧珀通信科技有限公司，其通讯地址为：710076 陕西省西安市高新区天谷八路211号西安环普产业园A2栋12层1201；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。