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龙图腾网获悉西湖大学光电研究院申请的专利基于脉冲Transformer的视觉图像分类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：CN119942244B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510415078.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于脉冲Transformer的视觉图像分类方法是由张宇豪;章城骏;杨杰;默罕默德·萨万设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于脉冲Transformer的视觉图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于脉冲Transformer的视觉图像分类方法，属于类脑计算与视觉图像分类相结合的技术领域，包括：基于图像样本集对用于视觉图像分类的Transformer模型进行预训练；基于预训练后的Transformer模型构建脉冲Transformer模型；将脉冲Transformer模型部署到神经形态器件上，利用目标域的图像样本对神经形态器件上部署的脉冲Transformer模型中的分类头进行微调，利用微调后的脉冲Transformer模型进行目标域的图像分类，这样能够实现对目标域视觉图像的低成本和高质量的分类，提高图像分类的准确性，满足视觉分类需的高准确性需求。

本发明授权基于脉冲Transformer的视觉图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于脉冲Transformer的视觉图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤：基于图像样本集对用于视觉图像分类的Transformer模型进行预训练；基于预训练后的Transformer模型构建脉冲Transformer模型，包括：将Transformer模型中标准Transformer编码器包含的多层感知机、层归一化以及多头注意力，通过激活函数调整、归一化调整、注意力转换以及量化函数替换，得到包含量化感知机、批归一化以及量化注意力的量化Transformer编码器；将量化Transformer编码器通过层融合、脉冲神经元参数设定、以及变量间矩阵乘法转换、量化函数到脉冲神经元节点的替换，得到包含脉冲感知机、脉冲神经元节点、以及脉冲注意力的脉冲Transformer编码器，进而得到由多脉冲Transformer编码器和原Transformer模型的分类头组成的脉冲Transformer模型；将脉冲Transformer模型部署到神经形态器件上，利用目标域的图像样本对神经形态器件上部署的脉冲Transformer模型中的分类头进行微调，利用微调后的脉冲Transformer模型进行目标域的图像分类；其中量化函数表示为： ；其中，表示针对自变量的量化函数，s表示量化步长，和表示数据裁剪范围：给定量化数据位宽为b，对于无符号数据而言且；对于有符号数据而言且，表示四舍五入取整，表示将数值限制在指定的最小值和最大值之间，和为两种不同的计算表现形式。

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西湖大学光电研究院，其通讯地址为：311421 浙江省杭州市富阳区春江街道江南路68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”。