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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于Android平台的yolox目标检测轻量化改进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：CN116258941B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310233273.X，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于Android平台的yolox目标检测轻量化改进方法是由张文博;马梓益;姬红兵;李林;臧博;常超设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Android平台的yolox目标检测轻量化改进方法在说明书摘要公布了：基于Android平台的yolox目标检测轻量化改进方法，包括以下步骤；步骤1：收集和准备训练时所需带有标注的图像和对应的标签数据，并对数据进行预处理；步骤2：将原来的BCE交叉熵损失函数替换为现在的varifocalloss损失函数；步骤3：将原有的CSPDarknet网络替换为MobileNet网络；步骤4：采用yolox算法对所述步骤1的数据集进行训练，通过反向传播算法不断优化模型参数；步骤5：转换模型格式：将训练好的MobileNet网络格式转换为Android设备可读取的格式；步骤6：部署模型：将格式转换后部署到Android设备上，并利用Android平台的GPU加速技术加速模型的推理过程；步骤7：实现目标检测。本发明能够在保证目标检测精度的前提下，大幅降低模型的计算和存储开销，提高移动设备上的目标检测性能和效率。

本发明授权基于Android平台的yolox目标检测轻量化改进方法在权利要求书中公布了：1.基于Android平台的yolox目标检测轻量化改进方法，其特征在于，包括以下步骤； 步骤1：收集和准备训练时所需带有标注的图像和对应的标签数据，并对数据进行预处理； 步骤2：基于yolox模型，在yolox主干层和数据增强层之间引入注意力机制，并以varifocalloss损失函数替换原有的BCE交叉熵损失函数； 步骤3：以MobileNet网络替换原有的CSPDarknet网络 步骤4：训练步骤3轻量化改进后的MobileNet网络：采用yolox算法和所述步骤1的数据集，通过反向传播算法不断优化模型参数，使模型能够准确识别和定位目标物体； 步骤5：转换模型格式：将训练好的MobileNet网络格式转换为Android设备可读取的格式； 步骤6：部署模型：将格式转换后部署到Android设备上，并利用Android平台的GPU加速技术加速模型的推理过程； 步骤7：实现目标检测：在Android设备上运行部署好的模型，对输入的图像进行目标检测，并返回检测结果； 所述步骤3包括以下步骤： 1根据目标检测任务的需求，确定MobileNet网络的输入和输出尺寸，并根据实际情况对MobileNet网络的深度和宽度进行调整； 所述深度调整，通过增加或减少网络的层数来调整MobileNet网络的深度，所述宽度调整，通过增加或减少网络中每层的通道数来调整MobileNet网络的宽度； 2根据网络结构，将MobileNet网络集成到目标检测模型中，并将原有的CSPDarknet网络对应的层替换成MobileNet网络对应的层； 将CSPDarknet网络中的卷积层或残差块的卷积操作拆分成深度卷积和逐点卷积两部分，然后分别用MobileNet网络中的深度可分离卷积层来替换这两个部分；由于MobileNet网络采用的是深度可分离卷积，其计算方式与普通卷积不同，需要进行相应的调整和兼容； 3对替换后的目标检测模型进行训练，并记录和评估模型在测试集上的性能指标。

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