基于YOLOv5-SEDC模型的煤矸分割识别方法

摘要： 现有煤矸分割识别技术参数量大、分类速度慢和识别准确度不高;YOLOv5-seg模型在上下采样操作中易造成图像表面的纹理细节和灰度特征信息丢失,降低煤矸识别效率,且在训练过程中过分侧重全局特征,而忽略了对煤矸识别至关重要的局部显著区域和特征。针对上述问题,提出了一种基于YOLOv5-SEDC模型的煤矸分割识别方法。首先接收包含煤矸形状信息的图像,并利用主干网络进行特征提取,生成特... （共7页）