一种基于特征金字塔和级联组注意力的光伏板缺陷类别检测方法

本发明涉及计算机视觉领域，且公开了一种基于特征金字塔和级联组注意力的光伏板缺陷类别检测方法，包括以下步骤：S1.数据采集标注和预处理；S2.使用改进的YOLOv11算法进行模型的训练；S3.对输入的红外图片进行预测，精确定位到缺陷并标注类别。本发明所述的一种基于特征金字塔和级联组注意力的光伏板缺陷类别检测算法，该一种基于特征金字塔和级联组注意力的光伏板缺陷类别检测算法，根据光伏板的内部电路结构以及红外成像图，对光伏板上的缺陷进行精确定位标注并归类；采用最新的YOLOv11目标检测算法并加以改进，将其中的部分C3k2模块换成SCC3k2，使其对空间和通道上的信息捕获更加精确，减少冗余信息提取带来的不利影响；同时在注意力模块中为每个注意力头提供不同的输入分割，并跨头级联输出特征来增强输入到注意力头的特征多样性。