摘要
为实现对煤矸石的高效分拣,解决矸石检测精度低及速度慢等问题,提出了基于改进YOLOv5的煤矸石检测模型,通过优化模型的边界框损失函数,提升模型收敛速度;引入注意力机制,增加特征图中重要特征的关注度;制作煤混矸数据集,利用聚类算法对煤混矸数据集进行分析,提升检测精度。通过与原网络模型进行对比实验表明,改进后的检测模型提升了1.7%的检测精度,减少了319518参数量,同时模型大小降低了0.6 MB.
出处
《山西焦煤科技》
CAS
2022年第11期45-48,共4页
Shanxi Coking Coal Science & Technology
