杭州海康威视数字技术股份有限公司冯仁光获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利深度学习模型转换方法及装置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：CN114676812B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202011552462.6，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权深度学习模型转换方法及装置是由冯仁光;陈辉;叶挺群设计研发完成，并于2020-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本深度学习模型转换方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种深度学习模型转换方法及装置，该方法包括：根据函数装饰器和捕获函数对第一模型的网络结构代码进行处理，获取第一模型中的公共层、自定义层、以及每个层的层参数，第一模型为在第一深度学习框架下可识别的模型；根据公共层、自定义层和每个层的层参数，生成第一模型的中间表示格式IR，所述中间表示格式为多个深度学习框架下进行模型转换的统一表示格式；根据第一模型的中间表示格式，生成第二深度学习框架下可识别的第二模型。能实现自定义层的完整转换，从而保障第一模型在不同深度学习模型框架下的正确转换。
本发明授权深度学习模型转换方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种深度学习模型转换方法，其特征在于，包括： 根据函数装饰器和捕获函数对第一模型的网络结构代码进行处理，获取所述第一模型中的公共层、自定义层、以及每个层的层参数，所述第一模型为在第一深度学习框架下可识别的模型；所述第一模型为人脸检测模型或车辆检测模型； 针对每个所述公共层，获取所述公共层对应的第一转换函数，并根据所述第一转换函数和所述公共层的层参数，获取所述公共层对应的IR； 针对各所述自定义层，获取所述自定义层对应的第二转换函数，并根据所述第二转换函数和所述自定义层的层参数，获取所述自定义层对应的IR； 根据所述公共层对应的IR和所述自定义层对应的IR，生成所述第一模型的中间表示格式IR，所述IR为多个深度学习框架下进行模型转换的统一表示格式； 根据所述第一模型的IR，生成第二深度学习框架下可识别的第二模型；所述第二模型与所述第一模型具备相同的功能。
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杭州海康威视数字技术股份有限公司，其通讯地址为：310051 浙江省杭州市滨江区阡陌路555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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