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申请/专利权人：常州大学
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于YOLOv8n的太阳能光伏板缺陷检测方法，包括：对缺陷图像进行数据增强；构建Dyc_C2模块，将YOLOv8n的Backbone网络的C2f模块替换为Dyc_C2模块；Dyc_C2模块将输入特征图先经过第一个Conv模块，然后经过Split模块，再经过Bottleneckblock，接着与经过Split模块的特征图分支以及经过第二个Conv模块的分量进行通道维度的张量拼接，最后经过第三个Conv模块后得到特征图；利用map指标评估YOLOv8n网络模型。本发明解决现有模型主干网络无法高效提取特征，鲁棒性与准确性仍需进一步提高的问题。
主权项：1.一种基于YOLOv8n的太阳能光伏板缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、构建太阳能光伏板缺陷图像数据集；步骤二、对缺陷图像进行数据增强；步骤三、构建Dyc_C2模块，将YOLOv8n的Backbone网络的C2f模块替换为Dyc_C2模块；Dyc_C2模块将输入特征图先经过第一个Conv模块，然后经过Split模块，再经过Bottleneckblock，接着与经过Split模块的特征图分支以及经过第二个Conv模块的分量进行通道维度的张量拼接，最后经过第三个Conv模块后得到特征图；步骤四、利用map指标评估YOLOv8n网络模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常州大学 一种基于YOLOv8n的太阳能光伏板缺陷检测方法
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