買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網恭喜杭州電子科技大學申請的專利一種基于遺傳算法的U-Net網絡模型剪枝方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114332101B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111638106.0，技術領域涉及：G06T7/10；該發明授權一種基于遺傳算法的U-Net網絡模型剪枝方法是由祝真濱;馬玉良;張衛;孟明設計研發完成，并于2021-12-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于遺傳算法的U-Net網絡模型剪枝方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于遺傳算法的U?Net網絡模型剪枝方法。本發明首先對數據集進行擴增處理，其次將遺傳優化算法與U?Net模型相結合，將U?Net模型的損失函數引入到遺傳算法的適應度指標中，而優化的目標則是U?Net模型的各層通道數的壓縮率組合；隨后通過遺傳算法獲得所需的最佳U?Net網絡的壓縮率組合，并對網絡結構進行剪枝處理。本發明與剪枝前的U?Net網絡模型相比，在三個數據集以及各自的擴增數據集的分割結果上，模型剪枝前后對結果并沒有較大差異，但整個U?Net網絡的參數量以及計算量等都有明顯的降低，達到了網絡模型剪枝的效果。

本發明授權一種基于遺傳算法的U-Net網絡模型剪枝方法在權利要求書中公布了：1.一種基于遺傳算法的U-Net網絡模型剪枝方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟1、對訓練集圖像進行水平翻轉、垂直翻轉和多角度旋轉；步驟2、對彩色圖像進行圖像的預處理操作；步驟3、對U-Net網絡模型構建新的損失函數，使其更加適合于存在像素不平衡問題的視網膜圖像數據集的訓練；所述的新的損失函數表達式為：Loss＝Ldice+λLr1Lr為交叉熵函數，表達式如下： 其中TP和TN分別是真陽性和真陰性像素的個數；Np和Nn分別是目標像素和非目標像素的個數；y是標簽值，y＝1,為分割目標，y＝0,為背景；p是像素的預測概率值；Ldice為Dice系數表達式，如下： 其中N是像素的數量值；pk,i∈[0,1]，qk,i∈[0,1]分別是像素點k類的預測概率和真實標簽，λ為系數；步驟4、將U-Net網絡模型對稱的四層卷積層的數量作為優化目標，即遺傳算法的優化結果為一組含四個壓縮率數值的組合；采用遺傳優化算法對該組合進行尋優，最終獲得一個最佳的壓縮率組合，每層卷積層數量進行相對應的修改操作后，便得到了一個剪枝后的U-Net網絡模型；步驟5、將U-Net網絡的損失函數作為參數融合到遺傳算法的適應度函數中，使兩者存在一個反比關系，并通過適應度函數來擴大損失函數之間的差距；步驟6、通過對遺傳算法的不斷迭代，得到所需的最優壓縮率組合。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人杭州電子科技大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市下沙高教園區2號大街；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。