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基于多尺度渐近金字塔的太阳电池缺陷检测网络
1
作者
朱磊
耿萃萃
+3 位作者
李博涛
潘杨
张博
姚丽娜
《太阳能学报》
北大核心
2025年第5期267-274,共8页
以YOLOv8网络为基础提出一种多尺度渐近金字塔网络MSANet。首先使用带有分层特征融合结构的特征提取块M-Block替换常规卷积层,以增强网络对多尺度目标的特征提取能力;其次引入空间注意力机制(SRU),抑制背景区域的特征冗余,使网络能更关...
以YOLOv8网络为基础提出一种多尺度渐近金字塔网络MSANet。首先使用带有分层特征融合结构的特征提取块M-Block替换常规卷积层,以增强网络对多尺度目标的特征提取能力;其次引入空间注意力机制(SRU),抑制背景区域的特征冗余,使网络能更关注重点区域的同时减少参数量的引入;最后提出一种改进渐近金字塔网络AFPNa结构,缓解网络在特征融合过程中信息的丢失或退化问题,提升缺陷检测精度。实验结果表明,与YOLOv8原模型及RTMDET等7种先进检测网络相比,MSANet具有更高的检测精度,相较原模型均值平均精度提升5.7个百分点。
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关键词
缺陷检测
深度学习
太阳电池
分层特征融合结构
多尺度渐近金字塔
空间注意力机制
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职称材料
题名
基于多尺度渐近金字塔的太阳电池缺陷检测网络
1
作者
朱磊
耿萃萃
李博涛
潘杨
张博
姚丽娜
机构
西安工程大学电子信息学院
出处
《太阳能学报》
北大核心
2025年第5期267-274,共8页
基金
国家自然科学基金(61971339)
陕西省重点研发计划(2019GY-113)
陕西省自然科学基础研究计划(2019JQ-361)。
文摘
以YOLOv8网络为基础提出一种多尺度渐近金字塔网络MSANet。首先使用带有分层特征融合结构的特征提取块M-Block替换常规卷积层,以增强网络对多尺度目标的特征提取能力;其次引入空间注意力机制(SRU),抑制背景区域的特征冗余,使网络能更关注重点区域的同时减少参数量的引入;最后提出一种改进渐近金字塔网络AFPNa结构,缓解网络在特征融合过程中信息的丢失或退化问题,提升缺陷检测精度。实验结果表明,与YOLOv8原模型及RTMDET等7种先进检测网络相比,MSANet具有更高的检测精度,相较原模型均值平均精度提升5.7个百分点。
关键词
缺陷检测
深度学习
太阳电池
分层特征融合结构
多尺度渐近金字塔
空间注意力机制
Keywords
defect detection
deep learning
solar cells
hierarchical feature fusion structure
multi-scale asymptotic pyramid
spatial attention mechanism
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度渐近金字塔的太阳电池缺陷检测网络
朱磊
耿萃萃
李博涛
潘杨
张博
姚丽娜
《太阳能学报》
北大核心
2025
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