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龙图腾网获悉佛山科学技术学院申请的专利基于神经网络拓扑结构的轻量化神经网络结构搜索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：CN116310636B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202310168979.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于神经网络拓扑结构的轻量化神经网络结构搜索方法是由朱文博;胡勇聪;李艾园;陈建文;王修才设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络拓扑结构的轻量化神经网络结构搜索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于神经网络拓扑结构的轻量化神经网络结构搜索方法，该方法包括：对待检测图像数据集进行预处理，得到预处理后的图像数据集；构建神经网络拓扑结构搜索空间并根据神经网络拓扑结构设计拓扑复杂度评估指标；将预处理后的图像数据集输入至神经网络拓扑结构搜索空间进行二次搜索处理并结合拓扑复杂度评估指标，构建轻量化神经网络拓扑结构；根据所述轻量化神经网络拓扑结构对所述待检测图像数据集进行图像检测处理。通过使用本发明，能够极大地降低人工劳动的成本且提高神经网络结构搜索的效率。本发明作为基于神经网络拓扑结构的轻量化神经网络结构搜索方法，可广泛应用于神经网络图像检测技术领域。

本发明授权基于神经网络拓扑结构的轻量化神经网络结构搜索方法在权利要求书中公布了：1.基于神经网络拓扑结构的轻量化神经网络结构搜索方法，其特征在于，包括以下步骤： 对待检测图像数据集进行预处理，得到预处理后的图像数据集； 构建神经网络拓扑结构搜索空间并根据神经网络拓扑结构设计拓扑复杂度评估指标； 根据随机搜索策略将预处理后的图像数据集输入至神经网络拓扑结构搜索空间进行第一次阶段搜索，得到第一搜索结果； 根据第一搜索结果获取对应的准确率计算结果； 对所有的准确率计算结果进行排序处理并根据选取规则选取对应的神经网络拓扑结构，所述选取规则为选取准确率最高的前预设个神经网络拓扑结构； 根据对应的神经网络拓扑结构计算对应的单元有效性概率并剔除神经网络拓扑结构中有效性概率最低的单元，构建优化神经网络拓扑结构搜索空间； 结合拓扑复杂度评估指标，将预处理后的图像数据集输入至优化神经网络拓扑结构搜索空间进行第二次阶段搜索处理，构建轻量化神经网络拓扑结构； 所述轻量化神经网络拓扑结构包括第一处理模块、第二处理模块和全连接层，其中，所述第一处理模块和第二处理模块分别包括三个正常单元和一个衰减单元； 根据所述轻量化神经网络拓扑结构对所述待检测图像数据集进行图像检测处理。

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