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龙图腾网恭喜上海人工智能创新中心申请的专利一种视觉骨干模型的令牌混合器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：CN116188902B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202310100058.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种视觉骨干模型的令牌混合器剪枝方法是由王家豪;张松阳;陈恺;林达华设计研发完成，并于2023-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视觉骨干模型的令牌混合器剪枝方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种视觉骨干模型的令牌混合器剪枝方法。该方法包括：获取目标图像；将所述目标图像输入到经训练的视觉模型，获得图像分类结果。该视觉模型的训练过程包括：构建教师模型，该教师模型包含令牌混合器，并且在令牌混合器与输入映射之间设有层归一化层；构建学生模型，该学生模型包含与教师模型对应的层归一化层，并采用仿射变换模块替换所述令牌混合器；利用设定的损失函数训练学生模型，在训练过程中，将教师模型学到的知识蒸馏到学生模型；将所述仿射变换模块学到的相关参数通过重参数化过程融入到学生模型的层归一化层，并将重参数化后的学生模型作为所述视觉模型。本发明获得的模型结构简单、计算复杂度低、延时小、易于部署。

本发明授权一种视觉骨干模型的令牌混合器剪枝方法在权利要求书中公布了：1.一种视觉骨干模型的令牌混合器剪枝方法，包括以下步骤：获取目标图像；将所述目标图像输入到经训练的视觉模型，获得图像分类结果；其中，所述视觉模型根据以下步骤获得：构建教师模型，该教师模型包含令牌混合器，并且在令牌混合器与输入映射之间设有层归一化层；构建学生模型，该学生模型包含与教师模型对应的层归一化层，并采用仿射变换模块替换所述令牌混合器；利用设定的损失函数训练学生模型，在训练过程中，将教师模型学到的知识蒸馏到学生模型；将所述仿射变换模块学到的相关参数通过重参数化过程融入到学生模型的层归一化层，并将重参数化后的学生模型作为所述视觉模型；其中，所述损失函数表示为： 其中，是软知识蒸馏的优化目标，，，是超参数，，，的定义如下： 其中，LN表示层归一化，为相关性度量函数，T为模型，m为层索引，N是特征的Batch数量，C，H，W分别为特征的通道数，高和宽；a和t分别代表仿射变换的相关参数和教师令牌混合器的相关参数，F表示范数。

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