基于YOLOv5s−FSW 模型的选煤厂煤矸检测研究

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摘要：针对现有煤矸检测模型存在的特征提取不充分、参数量大、检测精度低且实时性差等问题，提出了一种基于YOLOv5s−FSW 模型的选煤厂煤矸检测方法。该模型在YOLOv5s 的基础上进行改进，首先将主干网络的C3 模块替换为FasterNet Block 结构，通过降低模型的参数量和计算量提高检测速度；然后，在颈部网络引入无参型SimAM 注意力机制，增强模型对复杂环境下重要目标的关注，进一步提高模型的特征提取能力；最后，在输出端用Wise−IoU 替换CIoU 边界框损失函数，使模型聚焦普通质量锚框，提高收敛速度和边框的检测精度。（剩余14860字）