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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种物理引导通道智能动态自剪枝神经网络及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：CN120930710B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511463139.4，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权一种物理引导通道智能动态自剪枝神经网络及方法是由沈贺;徐崧博;杨益新设计研发完成，并于2025-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物理引导通道智能动态自剪枝神经网络及方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种物理引导通道智能动态自剪枝神经网络及方法，包括主干网络、颈部网络和检测头。其中主干网络包含多个前端模块、基于开路机制的可配置多尺度特征提取模块CMOC、物理信息导引的自剪枝通道注意力模块PSCA及多个后端模块。本申请在主干网络中引入CMOC模块，采用断路器式开关动态调控不同感受野卷积分支的启停状态，实现多尺度特征提取拓扑的灵活按需配置。同时在主干及颈部网络中嵌入PSCA模块，利用软池化操作生成空间权重，并通过可学习多层感知机驱动通道级别的动态剪枝，在保留关键特征的同时高效抑制冗余。通过协同工作，实现了检测精度与计算效率的同步优化。

本发明授权一种物理引导通道智能动态自剪枝神经网络及方法在权利要求书中公布了：1.一种物理引导通道智能动态自剪枝神经网络，其特征在于，包括： 主干网络，用于对输入图像进行分层特征提取； 颈部网络，输入端连接于所述主干网络的输出端，用于接收并融合来自所述主干网络不同深度的浅层和深层特征； 检测头，输入端连接于所述颈部网络的输出端，用于基于融合后的多尺度特征图预测目标类别和位置； 其中，所述主干网络包括： 多个前端特征提取模块，用于对输入图像进行初步下采样和特征映射； 基于开路机制的可配置多尺度特征提取模块CMOC，其输入端连接于所述前端特征提取模块的输出端，用于接收初步特征图，并通过内部多条由可调参数独立控制的并行卷积通路，提取并融合不同感受野的特征； 物理信息导引的自剪枝通道注意力模块PSCA，其输入端连接于CMOC模块的输出端，用于对融合后的多尺度特征图进行软池化操作以计算空间权重，并通过多层感知机生成通道权重，据此对特征通道进行动态剪枝以保留关键特征； 多个后端特征提取与融合模块，其输入端连接于PSCA模块的输出端，用于进一步处理经剪枝优化的特征，并输出多尺度的深层特征至所述颈部网络。

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