【摘 要】
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安全帽佩戴识别是一种分类少的目标检测任务，使用现有精度较高的大型深度学习网络模型来识别安全帽佩戴，存在参数冗余问题且计算较大不利于部署在计算量有限的嵌入式设备中以适应实际的工地环境。针对以上问题，提出了一种适合部署在嵌入式设备中的轻量化网络模型YOLO-Ghost-BiFPNs3。在YOLOv4的基础上，基于Ghost模块重构形成新的网络结构幷对网络的深度和宽度进行裁剪；设计一种基于通道加权相加的
【基金项目】
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四川省重点研发项目（21ZDYF1254）；
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安全帽佩戴识别是一种分类少的目标检测任务，使用现有精度较高的大型深度学习网络模型来识别安全帽佩戴，存在参数冗余问题且计算较大不利于部署在计算量有限的嵌入式设备中以适应实际的工地环境。针对以上问题，提出了一种适合部署在嵌入式设备中的轻量化网络模型YOLO-Ghost-BiFPNs3。在YOLOv4的基础上，基于Ghost模块重构形成新的网络结构幷对网络的深度和宽度进行裁剪；设计一种基于通道加权相加的轻量化模块BiFPNs3来替换原来计算量较大的FPN+PAN的结构；采用更容易量化的h-Swish激活函数；在Safety-Helmet-Wearing-Dataset数据集上进行实验，在测试集上，mAP@0.5为91.1%，相较于YOLOv4精度仅损失一个百分点，比轻量化网络模型YOLOv4-Tiny精度高26个百分点。参数量为原来YOLOv4的3%，计算量仅为原来YOLOv4的5.8%。
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