摘要
本发明涉及图像识别技术领域,具体是公开一种基于知识蒸馏和剪枝技术的光伏板缺陷识别方法,步骤建立缺陷图像数据和标注图像数据,将标注图像数据划分为训练集、验证集、测试集用于SRGAN模型训练、验证和测试,得到超分辨图像数据,将步标注图像数据和超分辨图像数据划分为训练集、验证集、测试集,分别训练、验证和测试教师模型和学生模型得到的性能最优权重,得到蒸馏训练后的学生模型,得到约束训练后的学生模型,得到剪枝后的学生模型,对剪枝后的学生模型进行回调训练。该方法可以降低耗时、昂贵的人工检测成本等,可提高产能,提高实际工业应用价值,具备高检测精度和轻量化优点,更适于光伏板图像缺陷识别。
技术关键词
缺陷识别方法
剪枝技术
光伏板
学生
蒸馏
教师
训练集
数据
图像缺陷识别
感知损失函数
图像识别技术
缺陷类别
超分辨率
像素点
亮度
多角度
标签
系统为您推荐了相关专利信息
面向城市轨道交通
模型压缩方法
输出特征
注意力
教师
充电电瓶车
光伏板
超级电容模组
太阳能
清洁纳米涂层
可折叠光伏组件
展开控制方法
展开结构
卫星影像数据
指标