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龙图腾网获悉东南大学苏州研究院申请的专利一种针对目标检测网络的稀疏化方法及加速器设计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：CN116432709B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202310420094.7，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种针对目标检测网络的稀疏化方法及加速器设计是由刘昊;侯宗浩;曹晟豪;吴中行设计研发完成，并于2023-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对目标检测网络的稀疏化方法及加速器设计在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对目标检测网络的稀疏化方法及加速器设计，针对YOLOv2‑tiny目标检测网络，在保证一定精度的情况下，对网络进行了稀疏化，并且具有硬件友好性，所设计的加速器能高效支持稀疏化后的网络模型运算，所设计的计算单元具有两种计算模式，可以充分利用该稀疏化方法带来的网络稀疏性。该稀疏化方法的核心是以卷积核为单位，去除其中绝对值较小的值，并对保留下的非零值位置进行编码，提供给计算单元在计算时进行特征图数据与权重的匹配，减少了大量冗余计算，节省了存储空间，提高了运行速度，使目标检测算法可以在资源受限FPGA平台上高效运行。

本发明授权一种针对目标检测网络的稀疏化方法及加速器设计在权利要求书中公布了：1.一种针对目标检测网络的稀疏化方法设计的加速器，其特征在于：该稀疏化方法以目标检测卷积神经网络的卷积核大小3×3为一组，对权重的绝对值大小进行排序，按要求将绝对值低于阈值的权重置0，分层进行4：9和2：9的稀疏化，并对非零值的位置进行记录编码；采用4:9与2:9两种稀疏化模式，对非零值进行乘累加运算； 所述稀疏化方法，具体而言，YOLOv2-tiny目标检测网络共九层卷积层，对第1、2、3层即浅层卷积层进行4:9的稀疏化，即对权重的绝对值进行从大到小排序，保留前4个绝对值大的权重；对第3、4、5、6、7、8层即深层卷积层进行2:9稀疏化，即对权重绝对值进行从大到小排序，保留前2个绝对值大的权重；第9层卷积层大小为1×1，不进行稀疏化； 该加速器包括输入特征图缓存单元1、非零值位置索引缓存单元2、权重缓存单元3、非零值位置解码单元4、计算单元5、池化和ReLU单元6、输出缓存单元7、片外存储及控制单元8，累加单元9；其中，片外存储及控制单元8的输出分别连接输入特征图缓存单元1、非零值位置索引缓存单元2、权重缓存单元3；输入特征图缓存单元1和权重缓存单元3的输出连接到计算单元5；非零值位置索引缓存单元2的输出连接到非零值位置解码单元4，所获得位置信息输出到计算单元5；计算单元5输出结果经累加单元9输出连接至输出缓存单元7；输出缓存单元7的输出连接至池化和ReLU单元6，池化和ReLU单元6进行处理后输出连接至片外存储及控制单元8。

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