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龙图腾网恭喜北京理工大学申请的专利一种基于结构重参数化的目标检测加速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：CN114842241B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202210368258.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于结构重参数化的目标检测加速方法是由周志强;董云鹏;缪玲娟;明奇;宋俊杰设计研发完成，并于2022-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于结构重参数化的目标检测加速方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于结构重参数化的目标检测加速方法，针对卷积神经网络目标检测模型，构造一种可重参数化的检测头结构，构造出的多分支解耦检测头经过训练后，使用了通道切分实现特征对齐，也即通道切分层将输入特征切分为两部分，分别对应分类和回归任务，实验证明改进后网络训练收敛速度、精度都有提升；构造的多分支解耦检测头结构，可在实际部署推断时等价的转换为单路结构，在参数量、计算量、计算密度方面都有对于推断速度的提升；最后目标检测头通过填充卷积核实现的分组卷积融合，融合后只有一个3×3卷积层，计算密度、并行度相比现有设计具有显著优势。

本发明授权一种基于结构重参数化的目标检测加速方法在权利要求书中公布了：1.一种基于结构重参数化的目标检测加速方法，其特征在于，包括：针对图像中提取得到的包括表征目标位置和目标类别的特征数据后，将其输入检测头，对检测头进行训练；所述检测头包括特征尺度变换单元、通道切换层以及两个检测通道；所述特征尺度变换单元包括顺次设置的第一1x1卷积层、第一批标准化层和激活函数层；所述通道切换层将特征尺度变换单元输出的特征数据切分为两部分，两部分特征尺寸变为其中，H×W×C为特征尺度变换单元输出的特征数据的尺寸,H、W分别为特征图像的高度和宽度,C为特征图通道个数；两个所述检测通道分别对应接收特征数据中的目标位置数据和目标类别数据；每个检测通道均包括顺次设置的第二1x1卷积层、第二批标准化层、第一3x3卷积层、第三批标准化层、第三1x1卷积层以及第四批标准化层；用训练好的检测头进行目标检测；用训练好的检测头进行目标检测前，先对其进行等价转换，具体为:首先，将特征尺度变换单元中第一1x1卷积层和第一批标准化层转换为一个第四1x1卷积层；然后，对两个检测通道均进行第一次转换：将第二1x1卷积层和第二批标准化层转换为一个第五1x1卷积层；将第一3x3卷积层和第三批标准化层转换为一个第二3x3卷积层；将第三1x1卷积层以及第四批标准化层转换为第六1x1卷积层；最后，对两个检测通道进行第二次转换，即：将第一次转换后的两个检测通道分别转换为一个第三3x3卷积层；利用等价转换后的检测头进行目标检测。

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