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319 518参数量，同时模型大小降低了0.6 MB.
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