基于特征重組和注意力機(jī)制的YOLOv5光伏面板缺陷檢測方法

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摘要：針對光伏面板缺陷檢測存在的小目標(biāo)檢測精度低、泛化能力差等問題，提出基于特征重組和注意力機(jī)制的YOLOv5光伏面板缺陷檢測方法。首先，分別使用卷積注意力模塊和壓縮激勵(lì)模塊，提取目標(biāo)圖像在通道和空間維度上的特征，使網(wǎng)絡(luò)更有效地學(xué)習(xí)目標(biāo)特征；然后，使用感受野擴(kuò)展模塊進(jìn)行特征融合，確保網(wǎng)絡(luò)能夠結(jié)合大感受野特征和微小特征進(jìn)行綜合判斷；最后，引入特征重組模塊，對不同尺寸的特征圖進(jìn)行特征重組，解決了網(wǎng)絡(luò)對小目標(biāo)信息缺失和不敏感的問題。（剩余9755字）