《续表1 MD-YOLOv2网络参数》

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《基于改进YOLOv2的快速安全帽佩戴情况检测》

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为了减小网络的参数量和计算量，提升检测速度，本文使用轻量化网络结构作为密集块中的Hl（·）变换。为了适应密集块的内部结构，这里采用的轻量化网络结构与MobileNet基本结构有所不同，如图5（b）所示，首先使用的是1×1卷积，由于密集块中Hl（·）变换的输入来自前面的各层，后面的Hl（·）输入通道数会比较大，所以先使用1×1卷积，一方面是实现各输入通道的融合，另一方面可以对通道数较大的输入进行降维，减小后续的计算量；然后进行深度卷积操作（Dwise）；最后采用线性的1×1卷积进行降维操作，这里进行降维是为了避免网络宽度过大，使用线性卷积可以防止非线性变换对特征的破坏[18]。MD-YOLOv2网络结构的具体参数如表1所示，s代表步长，M-block代表本文使用的轻量化网络结构。