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龙图腾网获悉山东师范大学;山东新视觉数码科技有限公司申请的专利基于剪枝深度学习模型的图像分类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：CN120047746B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510184848.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于剪枝深度学习模型的图像分类方法及系统是由王琳;刘亚龙;王铁兵;丁长通;宋权润设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于剪枝深度学习模型的图像分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于剪枝深度学习模型的图像分类方法及系统，其中方法，包括：获取深度学习模型，对所述深度学习模型进行剪枝操作，得到剪枝深度学习模型；剪枝操作，包括：对VisionTransformer模型中，每个编码器TransformerEncoder的多头注意力机制层Multi‑headAttention和全连接前馈网络FFN采用遗传算法进行剪枝操作；得到训练后的剪枝深度学习模型；获取待分类图像，将待分类图像，输入到训练后剪枝深度学习模型中，得到图像的分类结果。

本发明授权基于剪枝深度学习模型的图像分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于剪枝深度学习模型的图像分类方法，其特征是，包括： 获取深度学习模型，对所述深度学习模型进行剪枝操作，得到剪枝深度学习模型；其中，深度学习模型是VisionTransformer模型；所述剪枝操作，包括：对VisionTransformer模型中，每个编码器TransformerEncoder的多头注意力机制层Multi-headAttention和全连接前馈网络FFN采用遗传算法进行剪枝操作；所述剪枝操作，还包括：在每个编码器TransformerEncoder的多头注意力机制层Multi-headAttention和全连接前馈网络FFN之间添加TokenSelect层，所述TokenSelect层，对每个令牌token计算重要性分数，并根据重要性分数完成剪枝操作，降低令牌token的数量； 构建训练集，所述训练集为已知图像分类标签的图像；将训练集输入到深度学习模型中，对模型进行训练，得到训练后深度学习模型；将训练后深度学习模型的模型参数复制到剪枝深度学习模型中，得到训练后的剪枝深度学习模型； 获取待分类图像，将待分类图像，输入到训练后剪枝深度学习模型中，得到图像的分类结果。

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山东师范大学;山东新视觉数码科技有限公司，其通讯地址为：250358 山东省济南市长清区大学科技园大学路1号；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”。

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