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龍圖騰網獲悉西安電子科技大學申請的專利基于Android平臺的yolox目標檢測輕量化改進方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116258941B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310233273.X，技術領域涉及：G06V10/82；該發明授權基于Android平臺的yolox目標檢測輕量化改進方法是由張文博;馬梓益;姬紅兵;李林;臧博;常超設計研發完成，并于2023-03-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于Android平臺的yolox目標檢測輕量化改進方法在說明書摘要公布了：基于Android平臺的yolox目標檢測輕量化改進方法，包括以下步驟；步驟1：收集和準備訓練時所需帶有標注的圖像和對應的標簽數據，并對數據進行預處理；步驟2：將原來的BCE交叉熵損失函數替換為現在的varifocalloss損失函數；步驟3：將原有的CSPDarknet網絡替換為MobileNet網絡；步驟4：采用yolox算法對所述步驟1的數據集進行訓練，通過反向傳播算法不斷優化模型參數；步驟5：轉換模型格式：將訓練好的MobileNet網絡格式轉換為Android設備可讀取的格式；步驟6：部署模型：將格式轉換后部署到Android設備上，并利用Android平臺的GPU加速技術加速模型的推理過程；步驟7：實現目標檢測。本發明能夠在保證目標檢測精度的前提下，大幅降低模型的計算和存儲開銷，提高移動設備上的目標檢測性能和效率。

本發明授權基于Android平臺的yolox目標檢測輕量化改進方法在權利要求書中公布了：1.基于Android平臺的yolox目標檢測輕量化改進方法，其特征在于，包括以下步驟； 步驟1：收集和準備訓練時所需帶有標注的圖像和對應的標簽數據，并對數據進行預處理； 步驟2：基于yolox模型，在yolox主干層和數據增強層之間引入注意力機制，并以varifocalloss損失函數替換原有的BCE交叉熵損失函數； 步驟3：以MobileNet網絡替換原有的CSPDarknet網絡 步驟4：訓練步驟3輕量化改進后的MobileNet網絡：采用yolox算法和所述步驟1的數據集，通過反向傳播算法不斷優化模型參數，使模型能夠準確識別和定位目標物體； 步驟5：轉換模型格式：將訓練好的MobileNet網絡格式轉換為Android設備可讀取的格式； 步驟6：部署模型：將格式轉換后部署到Android設備上，并利用Android平臺的GPU加速技術加速模型的推理過程； 步驟7：實現目標檢測：在Android設備上運行部署好的模型，對輸入的圖像進行目標檢測，并返回檢測結果； 所述步驟3包括以下步驟： 1根據目標檢測任務的需求，確定MobileNet網絡的輸入和輸出尺寸，并根據實際情況對MobileNet網絡的深度和寬度進行調整； 所述深度調整，通過增加或減少網絡的層數來調整MobileNet網絡的深度，所述寬度調整，通過增加或減少網絡中每層的通道數來調整MobileNet網絡的寬度； 2根據網絡結構，將MobileNet網絡集成到目標檢測模型中，并將原有的CSPDarknet網絡對應的層替換成MobileNet網絡對應的層； 將CSPDarknet網絡中的卷積層或殘差塊的卷積操作拆分成深度卷積和逐點卷積兩部分，然后分別用MobileNet網絡中的深度可分離卷積層來替換這兩個部分；由于MobileNet網絡采用的是深度可分離卷積，其計算方式與普通卷積不同，需要進行相應的調整和兼容； 3對替換后的目標檢測模型進行訓練，并記錄和評估模型在測試集上的性能指標。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安電子科技大學，其通訊地址為：710071 陜西省西安市雁塔區太白南路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。