一种基于改进YOLOv8光伏电池表面缺陷检测方法

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一种基于改进YOLOv8光伏电池表面缺陷检测方法
申请号:CN202410986417
申请日期:2024-07-23
公开号:CN118840353A
公开日期:2024-10-25
类型:发明专利
摘要
一种基于改进YOLOv8光伏电池表面缺陷检测方法,包括步骤:步骤一:制作数据集;步骤二:搭建EfficientVitBlock网络模型,构建基本的的卷积模块Conv,引入注意力机制SENet模块,替换YOLOv8模型原生的主干网络;步骤三:搭建Neck网络模型;步骤四:采用MPDIoU作为新边界回归损失函数替代原损失函数;步骤五:训练和验证评价指标:mAP平均精度均值;步骤六:将步骤一制作的数据集输入到改进之后的YOLOv8模型进行训练,得到光伏电池表面缺陷检测的模型;步骤七:根据运行之后的runs文件中的可视化图表对改进之后的模型进行评价与对比。本发明改进后的模型能在保持高准确度的同时减少计算复杂性和推理时间,进一步提高了网络的检测准确性能,同时减少计算成本。
技术关键词
光伏电池表面 缺陷检测方法 引入注意力机制 文件夹 可视化图表 卷积模块 子模块 特征融合方法 数据 训练集 线性 前馈神经网络 颈部结构 裂纹 标注软件 图像 分支
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