文档名：交叉门控融合的改进语义分割网络及应用
摘要：针对太阳能电池表面的断栅、划痕、黑斑等导致的缺陷分割精度差的问题,提出一种交叉门控融合的改进语义分割网络.使用门控机制选择性地融合网络中的多尺度信息,充分利用底层细节信息和高层语义信息,增强微小缺陷的特征表示,并结合上下文模块提高获取全文信息的能力.为了进一步解决太阳能电池缺陷边缘信息弱的问题,引入PointRend模块对缺陷边缘的点进行采样,对边缘中不确定的点实行自适应细分策略,实现对缺陷边缘的精细分割.实验结果表明:所提方法在太阳能EL组件电池数据集上的mIoU达到了65.53%.和现有的语义分割算法相比,所提方法能够有效细化目标边界,更好地处理微小微弱缺陷.
作者：陈海永 刘新如Author：CHENHaiyong LIUXinru
作者单位：河北工业大学人工智能与数据科学学院,天津300130
刊名：重庆理工大学学报 PKU
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(11)
分类号：TP391.4
关键词：太阳能电池 缺陷分割 多尺度特征 门控融合 上下文注意力
机标分类号：TP391.41TM914.4TN911.73
在线出版日期：2023年7月18日
基金项目：国家自然科学基金，中央引导地方科技发展资金项目交叉门控融合的改进语义分割网络及应用[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2023, 37(11)陈海永 刘新如针对太阳能电池表面的断栅、划痕、黑斑等导致的缺陷分割精度差的问题,提出一种交叉门控融合的改进语义分割网络.使用门控机制选择性地融合网络中的多尺度信息,充分利用底层细节信息和高层语义信息,增强微小缺陷的特征表示...参考文献和引证文献
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