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摘要
本发明公开了一种基于YOLOX轻量化及网络优化的方法,包括以下步骤；S1：在目标检测任务中,准备训练时所需的数据集；S2：在所述数据集上训练原始YOLOX神经网络模型,记录和评估模型的性能指标；S3：对原始YOLOX神经网络模型执行剪枝操作,生成剪枝后的改进YOLOX网络模型；S4：在数据集上训练生成剪枝后的改进YOLOX网络模型；S5：对改进YOLOX网络模型执行剪枝操作；S6：对改进剪枝后的改进YOLOX网络进行验证和分析,若能满足性能上的要求,则对目标进行检测分析；如不能满足性能要求,则调整改进模型,直至满足性能要求为止。本发明在目标检测中具有较高的检测精度和速度,更易于在实际应用场景中进行部署和集成,也使得模型的推理过程更加高效和稳定。
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