Research on coal gangue detection in coal preparation plant based on YOLOv5s-FSW model
Notice bibliographique
Résumé
A coal gangue detection method in coal preparation plant based on YOLOv5s-FSW model is proposed to address the problems of insufficient feature extraction, large parameter quantity, low detection precision, and poor real-time performance in existing coal gangue detection models. This model is improved on the basis of YOLOv5s. Firstly, the C3 module in the Backbone section is replaced with a FasterNet Block structure, which improves detection speed by reducing the number of model parameters and computation. Secondly, in the Neck section, a parameter free SimAM attention mechanism is introduced to enhance the model's attention to important targets in complex environments, further improving the model's feature extraction capability. Finally, in the Prediction layer, the CIoU bounding box loss function is replaced with Wise-IoU, and the model focuses on ordinary quality anchor boxes to improve convergence speed and bounding box detection precision. The results of the ablation experiment indicate that compared with the YOLOv5s model, The mean average precision (mAP) of the YOLOv5s-FSW model has been improved by 1.9%, the model weight has been reduced by 0.6 MiB, the number of parameters has been reduced by 4.7%, and the detection speed has been improved by 19.3%. The comparative experimental results show that the YOLOv5s-FSW model has a mAP of 95.8%, which is 1.1%, 1.5%, and 1.2% higher compared to the YOLOv5s-CBC, YOLOv5s-ASA, and YOLOv5s-SDE models, respectively, and compared to YOLOv5m, YOLOv6s improved by 0.3%, 0.6% respectively. The detection speed of the YOLOv5s-FSW reaches 36.4 frames per second, which is 28.2% and 20.5% higher than the YOLOv5s-CBC and YOLOv5s-ASA models, respectively. Compared to YOLOv5m, YOLOv6s and YOLOv7, the detection speed of the YOLOv5s-FSW has increased by 16.3%, 15.2%, and 45.0%, respectively. The visualization experiment results of the thermal map show that the YOLOv5s-FSW model is more sensitive to the target feature areas of coal gangue and has higher attention. The detection experiment results show that in complex scenes with dim environments, blurred images, and mutual occlusion of targets, the YOLOv5s-FSW model has a higher confidence score for coal gangue target detection than the YOLOv5s model, and effectively avoids the occurrence of false positives and missed detection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».