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摘要
针对现有安全帽佩戴检测算法计算量大、网络参数多、密集目标检测效果差，不利于部署嵌入式设备等问题，提出一种轻量级YOLOX改进算法，在Neck部分使用改进版的BiFPN结构代替原先的加强特征提取结构，通过对比实验在检测头之前加入ECA注意力机制，检测头中采用计算边界框回归损失更为全面的CIoU损失函数。实验结果表明，改进后的YOLOX模型mAP提升了0.91%,其中未佩戴安全帽工人的AP提升了1.88%,检测速率提升了3.78帧每秒，模型大小减少了22.11%。
- 出版日期2023
- 单位合肥移瑞通信技术有限公司; 合肥学院
