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龙图腾网获悉山东省计算中心(国家超级计算济南中心)申请的专利一种基于结构重参数化的轻量级目标检测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：CN115861646B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211466939.8，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种基于结构重参数化的轻量级目标检测方法及系统是由赵志刚;耿丽婷;张兆虔;霍吉东;王春晓;李传涛;李响;张俭设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于结构重参数化的轻量级目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于结构重参数化的轻量级目标检测方法及系统，包括：获取待目标检测的数据样本并进行预处理；将预处理后的数据样本输入至网络推理模型中输出目标检测结果，所述网络推理模型为是由训练好的多分支网络训练模块采用结构重参数转换成的单路结构的网络模型，其中，结构重参数转换的方式为分支合并和卷积序列合并。通过结构重参数化方式解耦训练和推理阶段，在训练阶段采用多分支结构获取更多语义信息和特征表示，迭代更新权重参数，同时在推理阶段采用带有训练权重信息的单路结构，在加快模型的推理速度的同时保证模型精度。

本发明授权一种基于结构重参数化的轻量级目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于结构重参数化的轻量级目标检测方法，其特征在于，包括： 获取待目标检测的数据样本并进行预处理； 将预处理后的数据样本输入至网络推理模型中输出目标检测结果，所述网络推理模型为是由训练好的多分支网络训练模块采用结构重参数转换成的单路结构的网络模型，其中，结构重参数转换的方式为分支合并和卷积序列合并； 通过训练和测试样本建立所述多分支网络训练模块即RWNet骨干网络和SSD，RWNet骨干网络用于特征提取，并实现图像类别分类；通过SSD检测器实现图像样本的位置定位，训练样本集，得到训练好的深度学习模型；然后通过结构重参数化，解耦训练和推理，以网络推理模型作为输入检测测试样本集，验证数据的类别和位置； 所述多分支网络训练模块包括5个stage层以及SSD辅助卷积层；具体的：stage0、stage1、stage4采用RepVGG网络的结构块；stage2和stage3均由顺序连接的多尺度混合结构和多尺度感受野模块组成，所述多尺度混合结构包括block_1×1结构、bottleneck_1×3模块和block_3×3结构；所述多尺度感受野模块包括不同膨胀率的空洞卷积和block_1×1结构；SSD辅助卷积层包括两个extras层，所述extras层包括两个block_3×3结构； 采用所述分支合并的方式，具体为： 将训练好的所述多分支网络训练模块中所述block_1×1可转化为Conv1×1结构； 在训练好的所述多分支网络训练模块中所述block_3×3转为Conv3×3结构形式； 将训练好的所述多分支网络训练模块中所述block_3×3中的1×1卷积通过padding补0操作成为卷积核大小为3的卷积，实现卷积相加。

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省计算中心(国家超级计算济南中心)，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区科院路19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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