针对机器学习方法实现煤岩图像识别存在的问题，利用YOLOv5网络开展煤岩图像的检测识别。将CBAM注意力机制和Transformer添加到YOLOv5网络模型中，改进传统YOLOv5网络检测精度不高的问题。结果显示，添加CBAM注意力机制的YOLOv5网络模型平均精度最高达到0.928。利用添加了CBAM注意力机制的YOLOv5网络模型对煤岩图像进行检测，将识别结果中的煤岩混合图像从样本中分类出来，用于后续的图像分割，减少直接进行数据分割的运行时间以及误差。
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