基于改進YOLOv8的光伏電池缺陷檢測

摘要： 針對光伏（PV）電池缺陷檢測中存在的數(shù)據(jù)不均衡、缺陷尺度不一和背景紋理復(fù)雜多變等因素導(dǎo)致的誤檢、漏檢問題，提出一種基于YOLOv8的缺陷檢測算法YOLOv8-EL。首先，使用GauGAN進行數(shù)據(jù)增強，處理數(shù)據(jù)集的類內(nèi)和類間不均衡的問題，提高模型泛化能力，降低模型過擬合的風(fēng)險；其次，在主干網(wǎng)絡(luò)和特征融合網(wǎng)絡(luò)之間嵌入上下文聚合模塊，自適應(yīng)地融合不同層次的語義信息，對齊局部特征，減少...