基于改进YOLOv4的太阳能电池板缺陷检测

作者：****·亚尔买买提; 邓皓; 谢丽蓉^*

来源：华南师范大学学报(自然科学版), 2023, 55(05): 21-30.

• 太阳能电池板
• YOLOv4
• GhostNet
• 注意力机制
• 激活函数

针对太阳能电池板缺陷检测精度低、检测速度慢、模型体积大的问题，提出一种改进YOLOv4的检测模型。首先，采用GhostNet替换YOLOv4中CSPDarknet-53实现模型轻量化；其次，在模型结构中引入深度可分离卷积进一步减少模型参数，提升模型快速性；再次，在模型中引入改进高效通道注意力(ECA)机制，提高检测精度；最后，使用S-T-ReLU激活函数替换原YOLOv4中ReLU激活函数，进一步提高检测精度。结果表明：改进模型的检测效果更佳，相比较原始模型，mAP提高1.06%,每秒浮点运算次数(FLOPs)降低89.11%,模型体积减小82.61%,模型参数量减少82.77%,每秒帧数(FPS)提升35.34%,证明了所提算法的有效性。

• 单位
  新疆大学