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龙图腾网获悉武汉大学;广东南方数码科技股份有限公司申请的专利一种基于切片下采样的模型轻量化方法、设备及存储介质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：CN116090541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310002001.9，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权一种基于切片下采样的模型轻量化方法、设备及存储介质是由乐鹏;王明;梁哲恒;魏汝兰设计研发完成，并于2023-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于切片下采样的模型轻量化方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于切片下采样的模型轻量化方法、设备及存储介质。该发明通过特征切片的方式实现模型的下采样操作，紧接着追加一个深度可分离卷积，以提取下采样所得特征映射层的高层语义信息。它可以在明显降低参数量和计算量的情况下保持或者轻微提升模型精度。与现有技术相比，本发明确保了下采样过程中图像特征信息的全量继承，在显著降低模型参数量的情况下可以有效维持模型性能，有助于提升深度学习模型的训练和推理速度，减少设备资源占用和降低功耗。为轻量化深度学习模型的构建提供了新的参考和思路，对于在资源受限的边缘计算设备上部署和应用深度学习模型具有重要意义。

本发明授权一种基于切片下采样的模型轻量化方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于切片下采样的模型轻量化方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，图像收集和数据增强； 步骤2，基于非近邻切片的下采样操作，将深度学习模型的输入层设置为切片下采样层，用于对步骤1中数据增强的图像执行下采样操作，下采样操作采用基于非近邻切片的下采样方式执行；具体实现方式为：首先，在原始图像的每一个通道上，将所有宽度维度或高度维度上间隔为一个像素的非近邻点划分到同一个切片中，对于原始图像的R、G、B三个通道，每个通道下采样都会得到4个互不重叠的切片子图，总共会生成C×4个切片子图，然后，将所有子图按照通道维度拼接在一起，以形成下采样特征映射层； 步骤3，构建切片下采样模块，将步骤2得到的下采样特征映射层输入到一个深度可分离卷积中以构建出一个切片下采样模块；其中，深度可分离卷积由前后串联的逐通道卷积和逐点卷积共同构成，逐通道卷积是一个通道数为Nin的3×3卷积核，Nin表示输入的下采样特征映射层的通道数目，逐点卷积由Nout个通道数为Nin的1×1卷积核组成，Nout是自定义的输出特征映射层的通道数目，Nin表示输入的下采样特征映射层的通道数目； 步骤4，搭建面向指定任务的轻量化深度学习模型；首先，神经网络中的所有下采样模块均采用步骤3中构建的切片下采样模块，下采样模块的输出结果将输入到后续用于特征提取的模块，然后，基于步骤3中构建的切片下采样模块及其后续的特征提取模块，在网络架构中设计N次下采样和多次特征提取操作，以完成面向指定任务的轻量化深度学习模型搭建。

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