重庆理工大学学报2023,Vol.37Issue(11) :187-195.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.06.022

交叉门控融合的改进语义分割网络及应用

An improved semantic segmentation network and its application by using cross-gated fusion

陈海永 刘新如
重庆理工大学学报2023,Vol.37Issue(11) :187-195.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.06.022

交叉门控融合的改进语义分割网络及应用

An improved semantic segmentation network and its application by using cross-gated fusion

陈海永 1刘新如1
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作者信息

  • 1. 河北工业大学 人工智能与数据科学学院,天津 300130
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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.

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

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基金项目

国家自然科学基金(62073117)

中央引导地方科技发展资金项目(206Z1701G)

出版年

2023
重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子:0.567
ISSN:1674-8425
参考文献量2
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