基于YOLOv3-tiny的二轮车头盔检测
来源：计算机应用与软件杂志2024年第5期北京时间：
作者：杨国亮, 李世聪, 邹俊峰, 龚家仁
摘要：针对二轮车驾乘人员头盔佩戴问题，提出一种基于YOLOv3-tiny的轻量化头盔检测模型。将原始模型主干网络进行轻量化处理，减少检测模型的参数量，在网络中添加U型特征二次融合模块，引入关于边框距离的DloU损失函数，用于提高检测模型的特征提取能力和识别精度。在测试集上的实验表明改进后的模型相比原YOLOv3-tiny模型表现出更高的查全率和mAP及F1指标且在保持较小参数量的同时，具有优于深度网络YOLOv3的检测性能。
关键词：头盔检测, 轻量化网络, 特征融合, 边框损失函数
