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[发明专利]基于稀疏约束再训练的神经网络剪枝方法及装置-CN202210299661.3在审
发明人：张招亮;郭宏;马万里;朱俊芳;唐文杰 -专利权人：中国电子产业工程有限公司
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于稀疏约束再训练的神经网络剪枝方法及装置，所述方法包括获取训练集；构建神经网络，将所述神经网络中每个批归一化层中的gamma参数进行L1‑norm约束处理，然后对神经网络进行训练；将所述除每个阶段最后的一个卷积层外所有的卷积层后的批归一化层的gamma参数和每个阶段最后一个卷积层后的批归一化层的gamma参数进行合并，并将合并后的gamma参数升序排列；获取剪枝阈值，根据所述剪枝阈值和gamma参数确定剪枝后的gamma参数所在归一化层的通道数量，输出剪枝网络。本发明不需要重新开始对一个新网络进行增加约束的训练，只需要用约束条件对已有的网络进行微调少数轮次，相比不进行剪枝或者全局剪枝后再单独剪枝，更加快速及合理。
基于稀疏约束训练神经网络剪枝方法装置

[发明专利]一种视觉跟踪模型构建方法及装置-CN202211003951.5在审
发明人：豆扬名;刘庆杰 -专利权人：中国电子科技南湖研究院
申请日： 2022-08-19 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种视觉跟踪模型构建方法及装置，该方法在对网络进行剪枝时，对视觉跟踪网络中的选定卷积层集中的各个选定卷积层计算其每个卷积通道的L2范数，将L2范数最低的预定比例卷积通道作为第一剪枝通道集；对视觉跟踪网络中具有相同下采样的残差模块中的不属于选定卷积层集的各个未选定卷积层计算其每个卷积通道的L2范数，并将L2范数最低的预定比例卷积通道作为各具有相同下采样的残差模块的第二剪枝通道集；计算残差模块之间的第二剪枝通道集的交集，得到第三剪枝通道集；根据第一剪枝通道集及第三剪枝通道集对视觉跟踪网络进行剪枝
一种视觉跟踪模型构建方法装置

[发明专利]模型剪枝方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211644018.6在审
发明人：李雪晨 -专利权人：哲库科技（上海）有限公司
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种模型剪枝方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：获取待剪枝模型的多个网络层各自对应的重要性；基于所述多个网络层各自对应的重要性，确定所述待剪枝模型的待加宽网络层和参考网络层，所述参考网络层为所述多个网络层中除所述待加宽网络层以外的网络层；对所述待剪枝模型的待加宽网络层进行加宽处理，得到包括加宽网络层和参考网络层的加宽待剪枝模型；基于预设稀疏度对所述加宽待剪枝模型进行剪枝处理，得到目标模型。通过上述方法，按照模型的每一网络层对应的重要性，确定待加宽网络层，从而对确定的重要性高的待加宽网络层进行加宽处理得到加宽模型，再对加宽模型进行剪枝处理，可以得到精度更高的目标模型。
模型剪枝方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种可解释的CNN分类模型的模型剪枝方法-CN202211390301.0在审
发明人：王世东;吴国伟 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明涉及一种可解释的CNN分类模型的模型剪枝方法，属于图像压缩领域，解决了现有深度CNN模型运算复杂度高、时间和内存消耗大以及难以在终端设备上部署的问题，且解决了现有模型剪枝算法缺乏可解释性的问题。方法包括将训练图片输入待剪枝神经网络模型，提取各卷积层的特征图矩阵；将特征图矩阵上采样到输入图片大小，再经过归一化操作，构建显著性图；将显著性图与输入图片逐元素相乘，构建加权的输入图片；将输入图片与加权图片逐元素向减，构建注意力区域遮挡图；将注意力遮挡图输入待剪枝模型，观察模型准确率的变化作为通道的重要性分数，对通道进行剪枝得到剪枝轻量化模型。本发明实现了模型的高剪枝率，提升了剪枝过程的可解释性。
一种可解释 cnn 分类模型剪枝方法

[发明专利]神经网络的剪枝处理方法、装置、设备及介质-CN202210345588.9在审
发明人：刘松伟 -专利权人：北京字跳网络技术有限公司
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本公开实施例涉及一种神经网络的剪枝处理方法、装置、设备及介质，其中该方法包括：确定初始神经网络的卷积层中卷积内核的第一特征值和第二特征值，第一特征值表示卷积内核的稀疏特征，第二特征值表示卷积内核与卷积层中的其他卷积内核之间的差异特征，基于第一特征值和第二特征值确定卷积内核的评估数据，评估数据用于反映卷积内核在卷积层中的重要程度，根据卷积层中所有卷积内核的评估数据筛选出目标卷积内核对目标卷积内核进行剪枝处理获取目标神经网络。采用上述技术方案，能够更加精准确定目标卷积内核并进行剪枝处理，提高剪枝处理的精度和效率，使得剪枝处理合理化，保证剪枝的高速度收益及剪枝之后神经网络的高精度，提高了剪枝性能。
神经网络剪枝处理方法装置设备介质

[发明专利]一种农业剪枝器-CN201811254290.7有效
发明人：储早琴;康玉梅 -专利权人：康玉梅
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： A01G3/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种剪枝器，尤其涉及一种农业剪枝器。因此，本发明的技术问题为：提供一种能够防止拇指和食指酸痛、能够提高剪枝效率的农业剪枝器。技术方案：一种农业剪枝器，包括有安装柱、第一摆杆、刀片、移动杆、接触块、齿条、第一导向块、轴承座、转杆、扇形齿轮等；安装柱的内部开有内腔，安装柱右侧的顶部和底部均开有小孔，安装柱的左侧面开有通孔，安装柱内的后侧左部安装有轴承座本发明的齿条左右移动通过扇形齿轮能够使第一摆杆上下移动，如此能够使刀片与接触块分离和靠近，通过刀片与接触块的配合能够将树枝剪断，如此无需使大拇指和食指一起用力使剪枝刀的刀片相互靠近对小树进行剪枝，从而能够防止拇指和食指酸痛、能够提高剪枝效率。
一种农业剪枝

[发明专利]一种啤酒花田间管理的割芽装置-CN201911050292.9有效
发明人：李标江 -专利权人：南京幸庄科技创新产业园管理有限公司
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： A01G3/02 文献下载
摘要：一种啤酒花田间管理的割芽装置，包括有左剪枝部件、右剪枝部件、气囊、进气管、软管、单向阀等；所述左剪枝部件和右剪枝部件转动连接，所述左剪枝部件和右剪枝部件上部靠拢时，左剪枝部件和右剪枝部件下部会张开。
一种啤酒花田间管理装置

[发明专利]一种应用于目标检测的剪枝方法及终端-CN202010442414.5有效
发明人：潘成龙;张宇;刘东剑 -专利权人：深圳金三立视频科技股份有限公司
申请日： 2020-05-22 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开一种应用于目标检测的剪枝方法及终端，对预设的目标检测算法进行训练直至收敛；根据收敛后的所述目标检测算法的深度神经网络模型中每一网络层的权重的范数确定每一网络层对应的剪枝比例；根据所述剪枝比例对其对应的网络层层内的所有通道的权重进行聚类，确定出每一网络层对应的聚类中心；根据每一网络层对应的聚类中心和剪枝比例对其所在的网络层层内的通道进行剪枝；基于范数的权重聚类实现深度神经网络模型中各个网络层的通道的剪枝，可以删除冗余通道实现对深度神经网络模型的压缩，剪枝流程简单，耗时少，并且在剪枝过程中依赖少，不需要依赖于任何参数与特定的层，同时在保证压缩的同时减少了精度损失。
一种应用于目标检测剪枝方法终端

[实用新型]一种园林施工用剪枝装置-CN202121596707.5有效
发明人：陈用;郑淑春;高鸿 -专利权人：福建利岚建设工程有限公司
申请日： 2021-07-14 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： A01G3/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种园林施工用剪枝装置，涉及园林施工技术领域，本实用新型克服了现有技术中人工手动的剪枝方式效率较低，较为费力，且剪切下的树枝散落一地，不便于收集的问题，现提出如下方案：其包括收集仓，收集仓底部安装滚轮，收集仓顶部左端设有进料口，收集仓顶部连接两根竖柱，竖柱内侧侧壁上设有滑轨，滑轨上滑接横板，位于左侧的竖柱顶部连接顶板，顶板上设有固定块，固定块固接第一剪枝叶片，第一剪枝叶片中部铰接第二剪枝叶片，第一剪枝叶片右端与第二剪枝叶片右端之间连接弹簧，第二剪枝叶片右端铰接连杆。
一种园林施工剪枝装置

[实用新型]一种园林施工用剪枝机-CN202223074758.9有效
发明人：仝海波;郝影;华长庚 -专利权人：陕西木成森建设管理有限公司
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： A01G3/037 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种园林施工用剪枝机，涉及园林修剪技术领域，具体为一种园林施工用剪枝机，包括底板和空腔箱，底板的顶部分别安装有圆筒、蓄电池和推把，空腔箱的内部安装有第一伺服电机，第一伺服电机的输出端安装有与第一伺服电机输出端轴芯为同一圆心的螺纹杆该园林施工用剪枝机，通过横板、销杆、剪枝刀片、调节杆、复位弹簧、固定板、第一电动液压推杆、辅助块和定位滑块的设置，使该园林施工用剪枝机具备了方便自动剪枝的效果，通过第一电动液压推杆活动端的伸出或缩回，使剪枝刀片开合状，方便自动剪枝，节省人力，提高工作效率，达到了提高实用性的目的。
一种园林施工剪枝

[实用新型]剪枝机-CN200320117431.3无效
发明人：刘景辰 -专利权人：刘景辰
申请日： 2003-10-22 - 公布日： 2004-12-15 - 主分类号： A01G3/037 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种剪枝机，要解决的技术问题是剪枝机操作携带方便，无污染，采用以下技术方案：一种剪枝机，它带有动力供给装置，所述动力供给装置是蓄电池，通过一电源线与剪枝机连接，与现有技术相比，采用蓄电池作为剪枝机的动力装置
剪枝

[发明专利]模型剪枝方法、装置、设备和存储介质-CN202210143615.4在审
发明人：王晓锐;郑强 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-02-16 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种模型剪枝方法、装置、设备和存储介质，可广泛应用于人工智能技术领域；本发明的方法，包括：获取待剪枝模型中多个卷积层组合，待剪枝模型包括多个依次连接的卷积层，每个卷积层组合均包括第一卷积层和第二卷积层确定第一卷积层对应的滤波器和第二卷积层对应的通道，第一卷积层中的滤波器与第二卷积层中的通道一一对应，第一卷积层包括至少一个滤波器；获取滤波器的第一矩阵数据和通道的第二矩阵数据，根据第一矩阵数据和第二矩阵数据，计算得到滤波器对应的剪枝指标；根据剪枝指标对待剪枝模型进行剪枝处理，得到剪枝模型；本发明能够有效提高剪枝模型的精度。
模型剪枝方法装置设备存储介质

[发明专利]剪枝模块的确定方法、装置及计算机可读存储介质-CN202180003874.0在审
发明人：高伟;郭洋;李革 -专利权人：北京大学深圳研究生院
申请日： 2021-12-09 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请公开了一种剪枝模块的确定方法、装置及计算机可读存储介质，剪枝模块的确定方法包括：获取待剪枝神经网络的输入任务和任务数量，以及所述待剪枝神经网络的组成模块的输出信息；根据所述输入任务、所述任务数量和所述输出信息确定所述组成模块的任务关联度；根据所述任务数量和所述输出信息确定所述组成模块的输入信息保留度；根据所述任务关联度和所述输入信息保留度确定所述组成模块的重要性指标值；根据所述重要性指标值确定所述待剪枝神经网络中的剪枝模块。
剪枝模块确定方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种面向工业生产应用的卷积神经网络剪枝方法-CN202210097374.4在审
发明人：王月明;温凯林;张呈凯;蔡觉平 -专利权人：苏州鸿鹄骐骥电子科技有限公司
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及深度学习技术领域，一种面向工业生产应用的卷积神经网络剪枝方法，通过对于待剪枝的面向工业生产应用的卷积神经网络，首先进行非结构化剪枝，根据神经元的重要性，剪枝掉部分神经元，然后从训练恢复准确率，然后进行结构化剪枝，根据卷积核的感知量大小剪枝掉部分卷积核，然后从训练恢复准确率。
一种面向工业生产应用卷积神经网络剪枝方法

[发明专利]一种深度神经网络的二阶段三角剪枝方法-CN202310803484.2在审
发明人：余乐;历泉有 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本发明涉及一种深度神经网络的二阶段三角剪枝方法，属于人工智能领域。该方法执行如下步骤：S1对初始矩阵进行一阶段三角剪枝；S2对所述一阶段剪枝后矩阵进行二阶段剪枝；二阶段以斜边向直角端点修剪的方式进行或以斜边向直角端点保留的方式进行；最终完成对初始矩阵的剪枝。本发明提供一种高效、快速、灵活的神经网络剪枝方法，并可以有效解决计算量大和跟踪非零值时产生巨大索引开销的问题。
一种深度神经网络阶段三角剪枝方法