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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利一种基于遗传算法的U-Net网络模型剪枝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：CN114332101B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202111638106.0，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种基于遗传算法的U-Net网络模型剪枝方法是由祝真滨;马玉良;张卫;孟明设计研发完成，并于2021-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于遗传算法的U-Net网络模型剪枝方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于遗传算法的U‑Net网络模型剪枝方法。本发明首先对数据集进行扩增处理，其次将遗传优化算法与U‑Net模型相结合，将U‑Net模型的损失函数引入到遗传算法的适应度指标中，而优化的目标则是U‑Net模型的各层通道数的压缩率组合；随后通过遗传算法获得所需的最佳U‑Net网络的压缩率组合，并对网络结构进行剪枝处理。本发明与剪枝前的U‑Net网络模型相比，在三个数据集以及各自的扩增数据集的分割结果上，模型剪枝前后对结果并没有较大差异，但整个U‑Net网络的参数量以及计算量等都有明显的降低，达到了网络模型剪枝的效果。

本发明授权一种基于遗传算法的U-Net网络模型剪枝方法在权利要求书中公布了：1.一种基于遗传算法的U-Net网络模型剪枝方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、对训练集图像进行水平翻转、垂直翻转和多角度旋转；步骤2、对彩色图像进行图像的预处理操作；步骤3、对U-Net网络模型构建新的损失函数，使其更加适合于存在像素不平衡问题的视网膜图像数据集的训练；所述的新的损失函数表达式为：Loss＝Ldice+λLr1Lr为交叉熵函数，表达式如下： 其中TP和TN分别是真阳性和真阴性像素的个数；Np和Nn分别是目标像素和非目标像素的个数；y是标签值，y＝1,为分割目标，y＝0,为背景；p是像素的预测概率值；Ldice为Dice系数表达式，如下： 其中N是像素的数量值；pk,i∈[0,1]，qk,i∈[0,1]分别是像素点k类的预测概率和真实标签，λ为系数；步骤4、将U-Net网络模型对称的四层卷积层的数量作为优化目标，即遗传算法的优化结果为一组含四个压缩率数值的组合；采用遗传优化算法对该组合进行寻优，最终获得一个最佳的压缩率组合，每层卷积层数量进行相对应的修改操作后，便得到了一个剪枝后的U-Net网络模型；步骤5、将U-Net网络的损失函数作为参数融合到遗传算法的适应度函数中，使两者存在一个反比关系，并通过适应度函数来扩大损失函数之间的差距；步骤6、通过对遗传算法的不断迭代，得到所需的最优压缩率组合。

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