一种在煤矸石检测中基于YOLOv5目标检测模型改进方法

本发明属于目标检测技术领域，旨在解决在面对选煤场景或小目标时，YOLOv5的检测性能可能受到限制的问题。提供了一种在煤矸石检测中基于YOLOv5目标检测模型改进方法：在原YOLOv5模型的主干网络和特征融合网络中的特征提取和特征融合的关键节点插入ECA模块；定义新的YOLOv5模型的损失函数；采用与原YOLOv5模型相同的数据集进行新的YOLOv5模型训练；采集实时数据输入已优化的YOLOv5模型，并对该模型的输出进行评估，验证新的YOLOv5的筛选性能。本发明引入ECA机制能更好地突出小目标的特征细节，这对于需要精确检测小目标的应用场景具有显著优势。