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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

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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.

陈海永、刘新如

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河北工业大学 人工智能与数据科学学院,天津 300130

太阳能电池 缺陷分割 多尺度特征 门控融合 上下文注意力

国家自然科学基金中央引导地方科技发展资金项目

62073117206Z1701G

2023

10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.06.022

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
年,卷(期)：2023.37(11)
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