【图像处理项目实践】基于图像处理的太阳能电池片缺陷检测算法研究

前言

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  选题指导:
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  大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

  🎯基于图像处理的太阳能电池片缺陷检测算法研究

选题背景意义

  随着全球能源危机的日益加剧和环保意识的不断提高，太阳能作为一种清洁、可再生的新能源，其开发和利用受到了世界各国的广泛关注。太阳能电池片作为太阳能发电系统的核心组件，其质量直接影响着整个系统的发电效率和使用寿命。特别是在航天领域，砷化镓太阳能电池片作为航天器的主要能源供应部件，其可靠性和稳定性对航天器的正常运行至关重要。然而，在太阳能电池片的生产过程中，由于材料、工艺、环境等多种因素的影响，不可避免地会产生各种缺陷，如电池裂、错位、气泡、盖片裂和盖片反等。这些缺陷不仅会降低太阳能电池片的光电转换效率，还可能导致电池片在使用过程中过早失效，甚至引发安全事故。

  传统的太阳能电池片缺陷检测主要依靠人工进行识别。这种方法虽然在一定程度上能够满足检测需求，但存在着诸多问题。首先，人工检测对检测人员的专业水平要求较高，需要检测人员具备丰富的经验和专业知识。其次，不同检测人员对相似缺陷的检测标准不统一，容易导致检测结果的不一致性。此外，人工检测容易受到检测人员疲劳、情绪等主观因素的影响，导致误检漏检的情况发生。随着太阳能电池片生产规模的不断扩大和对检测精度要求的不断提高，传统的人工检测方法已经难以满足实际生产的需求。

  近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的图像识别技术在工业检测领域得到了广泛的应用。与传统的机器视觉检测方法相比，深度学习技术具有更强的特征学习能力和泛化能力，能够自动学习图像中的复杂特征，实现对目标的高精度识别和分类。将深度学习技术应用于太阳能电池片缺陷检测，不仅可以提高检测效率和检测精度，还可以降低对检测人员的依赖，实现检测过程的自动化和智能化。因此，开展基于深度学习的太阳能电池片缺陷检测方法及应用研究，具有重要的理论意义和实际应用价值。

数据集构建

  数据集是深度学习算法训练的基础，其质量和数量直接影响着算法的性能。在太阳能电池片缺陷检测研究中，构建一个高质量的数据集是首要任务。太阳能电池片缺陷数据集的构建主要包括数据采集、数据增强和数据标注三个部分。

  首先，数据采集是数据集构建的第一步。太阳能电池片缺陷图像的采集需要设计一个合理的图像采集系统。图像采集系统通常包括光源、相机、镜头、图像采集卡等硬件设备。在设计图像采集系统时，需要根据太阳能电池片的特点和缺陷类型，选择合适的光源和相机参数。例如，对于表面缺陷的检测，通常采用高亮度的LED光源，以提高缺陷与背景的对比度；对于内部缺陷的检测，可能需要采用特殊的成像技术，如X光成像、红外成像等。此外，还需要考虑相机的分辨率、帧率、曝光时间等参数，以确保采集到的图像清晰、稳定。

  在实际生产过程中，缺陷太阳能电池片的数量通常较少，且不同类型缺陷的数量分布不平衡。这种数据不平衡的问题会导致模型在训练过程中倾向于学习数量较多的缺陷类型，而忽略数量较少的缺陷类型，从而影响模型的检测性能。为了解决这个问题，需要对缺陷图像进行数据增强处理。数据增强是指通过对原始图像进行各种变换，如旋转、缩放、平移、翻转、亮度调整、对比度调整等，生成新的图像样本，从而扩充数据集的规模，提高模型的泛化能力。对于太阳能电池片缺陷图像，常见的数据增强方法包括随机旋转、随机裁剪、随机翻转、亮度和对比度调整、噪声添加等。通过这些数据增强方法，可以有效地增加数据集的多样性，缓解数据不平衡的问题。

  数据标注是数据集构建的最后一步，也是最耗时的一步。数据标注是指为采集到的图像添加标签，包括缺陷的位置、类型、大小等信息。在太阳能电池片缺陷检测中，常用的标注格式包括VOC格式、COCO格式等。VOC格式的标注文件通常是XML格式，包含图像的基本信息、缺陷的类别、缺陷的边界框坐标等。COCO格式的标注文件通常是JSON格式，包含图像的基本信息、缺陷的类别、缺陷的边界框坐标、分割信息等。在进行数据标注时，需要确保标注的准确性和一致性。为了提高标注效率，可以使用一些专业的标注工具，如LabelImg、VGG Image Annotator (VIA)等。这些工具提供了直观的图形界面，可以方便地进行缺陷的标注和管理。

  在构建太阳能电池片缺陷数据集时，还需要考虑数据集的划分问题。通常，数据集会被划分为训练集、验证集和测试集三个部分。训练集用于模型的训练，验证集用于模型的参数调整和性能评估，测试集用于模型的最终性能测试。数据集的划分比例通常为7:2:1或8:1:1。在划分数据集时，需要确保三个数据集之间的独立性，避免数据泄露的问题。此外，还需要考虑不同类型缺陷在三个数据集中的分布情况，尽量保持一致，以确保模型的评估结果具有代表性。

功能模块介绍

图像处理模块

  图像处理模块是太阳能电池片缺陷检测系统的核心，主要负责对采集到的图像进行预处理和特征提取。图像预处理的目的是提高图像的质量，减少噪声和干扰，为后续的缺陷检测和分类提供良好的基础。常见的图像预处理方法包括图像去噪、图像增强、图像分割等。图像去噪用于去除图像中的噪声，常见的去噪方法包括高斯滤波、中值滤波、均值滤波等。图像增强用于提高图像的对比度和清晰度，常见的增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸、锐化等。图像分割用于将图像中的目标区域与背景区域分离，常见的分割方法包括阈值分割、边缘分割、区域分割等。

  特征提取 主要负责从预处理后的图像中提取与缺陷相关的特征。传统的特征提取方法通常需要人工设计特征，如纹理特征、形状特征、颜色特征等。而基于深度学习的特征提取方法则可以自动学习图像中的复杂特征，无需人工干预。在太阳能电池片缺陷检测中，常用的深度学习特征提取方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。这些方法可以自动学习图像中的层次化特征，实现对缺陷的高精度识别和分类。

缺陷检测模块

  缺陷检测模块是太阳能电池片缺陷检测系统的核心，主要负责对太阳能电池片图像中的缺陷进行检测和分类。缺陷检测模块通常基于深度学习算法实现，常见的算法包括YOLO系列算法、Faster R-CNN、SSD等。这些算法可以实现对图像中多个目标的同时检测和分类，具有较高的检测效率和检测精度。

  在缺陷检测模块的设计中，需要考虑缺陷的特点和检测需求。例如，太阳能电池片的缺陷通常包括电池裂、错位、气泡、盖片裂和盖片反等多种类型，不同类型的缺陷具有不同的特征。因此，缺陷检测模块需要能够识别和分类多种类型的缺陷。此外，太阳能电池片的缺陷大小和位置也各不相同，有些缺陷可能很小，有些缺陷可能很大，有些缺陷可能位于电池片的边缘，有些缺陷可能位于电池片的中心。因此，缺陷检测模块需要能够检测不同大小和位置的缺陷，具有较高的召回率和精确率。

  为了提高缺陷检测模块的性能，可以采用一些优化策略。例如，可以对深度学习算法进行改进，如调整网络结构、优化损失函数、添加注意力机制等。调整网络结构可以根据缺陷的特点，设计更适合的网络结构，如增加网络的深度或宽度，添加跳跃连接等。优化损失函数可以根据缺陷检测的需求，设计更适合的损失函数，如Focal Loss、GIoU Loss等，以提高模型对小目标和不平衡样本的检测性能。添加注意力机制可以使模型更加关注图像中的重要区域，提高模型的检测精度。此外，还可以采用多模型融合的方法，将多个不同的检测模型结合起来，提高检测系统的整体性能。

算法理论

YOLOX算法

  YOLOX是一种单阶段目标检测算法，具有检测速度快、精度高的特点。YOLOX算法的核心思想是将目标检测任务转化为回归问题，通过一个神经网络直接预测目标的边界框坐标、类别概率和置信度。YOLOX算法的网络结构主要包括骨干网络、颈部网络和头部网络三个部分。骨干网络用于提取图像特征，颈部网络用于融合不同层次的特征，头部网络用于生成检测结果。

  YOLOX算法在YOLO系列算法的基础上进行了多项改进。首先，YOLOX采用了无锚框（Anchor-Free）的检测方式，取消了传统YOLO算法中的锚框设计，直接预测目标的边界框坐标。这种无锚框的检测方式不仅减少了网络的参数量和计算量，还提高了模型对不同大小目标的适应性。其次，YOLOX引入了标签分配策略，通过动态地为每个预测框分配标签，提高了模型的训练效率和检测精度。此外，YOLOX还采用了解耦头（Decoupled Head）的设计，将分类和回归任务分开处理，提高了模型的检测性能。

  在太阳能电池片缺陷检测中，YOLOX算法具有广泛的应用前景。太阳能电池片的缺陷通常具有不同的大小和形状，YOLOX的无锚框设计使其能够更好地适应不同大小的缺陷。此外，YOLOX的检测速度快，能够满足实时检测的要求，适合在工业生产线上应用。为了进一步提高YOLOX算法在太阳能电池片缺陷检测中的性能，可以对其进行一些改进，如添加注意力机制、优化损失函数、调整网络结构等。例如，添加注意力机制可以使模型更加关注电池片图像中的缺陷区域，提高检测精度；优化损失函数可以提高模型对小缺陷的检测性能；调整网络结构可以使模型更好地适应太阳能电池片缺陷的特点。

YOLOv5算法

  YOLOv5是YOLO系列算法的最新版本，具有检测速度快、精度高、易于部署的特点。YOLOv5算法的网络结构主要包括输入端、骨干网络、颈部网络和输出端四个部分。输入端用于对输入图像进行预处理，如缩放、裁剪、归一化等。骨干网络用于提取图像特征，采用了CSPDarknet结构，具有较强的特征提取能力。颈部网络用于融合不同层次的特征，采用了PANet结构，能够有效地融合高层特征和低层特征。输出端用于生成检测结果，包括目标的边界框坐标、类别概率和置信度。

  YOLOv5算法在YOLO系列算法的基础上进行了多项改进。首先，YOLOv5采用了自适应锚框计算方法，能够根据训练数据自动计算适合的锚框尺寸，提高了模型对不同大小目标的适应性。其次，YOLOv5引入了Mosaic数据增强方法，通过将四张不同的图像拼接成一张新的图像，增加了训练数据的多样性，提高了模型的泛化能力。此外，YOLOv5还采用了自适应图像缩放方法，能够根据输入图像的大小自动调整缩放比例，减少了图像填充的比例，提高了检测效率。

  在太阳能电池片缺陷检测中，YOLOv5算法也是一种常用的选择。YOLOv5的自适应锚框计算方法使其能够更好地适应太阳能电池片缺陷的大小和形状。此外，YOLOv5的Mosaic数据增强方法可以有效地扩充数据集，缓解数据不平衡的问题。为了进一步提高YOLOv5算法在太阳能电池片缺陷检测中的性能，可以对其进行一些改进，如调整网络结构、添加注意力机制、优化损失函数等。例如，可以在骨干网络中添加注意力模块，如CBAM、SE等，提高模型对缺陷区域的关注；可以优化损失函数，如使用Focal Loss代替交叉熵损失，提高模型对小缺陷的检测性能；可以调整网络的深度和宽度，以适应不同的硬件环境和检测需求。

MobileNetV2算法

  MobileNetV2是一种轻量级卷积神经网络，具有参数量少、计算量小、易于部署的特点。MobileNetV2算法的核心思想是采用深度可分离卷积 和线性瓶颈 结构，减少网络的参数量和计算量，同时保持较高的特征提取能力。

  深度可分离卷积是MobileNetV2算法的核心组件，它将传统的卷积操作分解为深度卷积（Depthwise Convolution）和点卷积 两个部分。深度卷积用于对每个输入通道进行独立的卷积操作，提取空间特征；点卷积用于对深度卷积的输出进行通道融合，提取通道特征。这种分解操作可以有效地减少卷积操作的计算量和参数量，提高网络的运行速度。

  线性瓶颈结构是MobileNetV2算法的另一个重要组件，它由一个升维层、一个深度卷积层和一个降维层组成。升维层用于增加输入特征的通道数，深度卷积层用于提取空间特征，降维层用于减少输出特征的通道数。线性瓶颈结构中的降维层采用线性激活函数，避免了非线性激活函数对特征信息的破坏，提高了网络的特征提取能力。

  在太阳能电池片缺陷检测中，MobileNetV2算法可以用于缺陷的分类任务。太阳能电池片的缺陷分类需要对缺陷图像进行特征提取和分类，MobileNetV2的轻量级特性使其能够在资源受限的设备上运行，适合在工业生产线上应用。为了提高MobileNetV2算法在太阳能电池片缺陷分类中的性能，可以对其进行一些改进，如添加注意力机制、调整网络结构、优化损失函数等。例如，可以在网络中添加注意力模块，提高模型对缺陷特征的关注；可以调整网络的深度和宽度，以适应不同的分类需求；可以优化损失函数，提高模型对不平衡样本的分类性能。

相关代码介绍

数据加载与预处理

  数据加载与预处理是深度学习算法训练的关键基础步骤，直接影响模型的训练效果和性能。在太阳能电池片缺陷检测任务中，高质量的数据加载和预处理流程能够有效提高模型对缺陷特征的学习能力，增强模型的泛化性能。数据加载模块需要负责从存储介质中读取图像和对应的标注信息，并将其转换为模型可处理的格式。预处理模块则需要对原始图像进行一系列操作，包括但不限于图像缩放、裁剪、归一化、数据增强等，以提高数据的多样性和模型的鲁棒性。据加载与预处理模块的设计需要综合考虑数据的特点、模型的需求和硬件资源的限制，通过合理的实现和优化，为后续的模型训练提供高质量的输入数据。

import torch
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import cv2
import numpy as np
import albumentations as A

class SolarCellDataset(Dataset):
    def __init__(self, img_dir, ann_dir, transform=None):
        self.img_dir = img_dir
        self.ann_dir = ann_dir
        self.transform = transform
        self.img_list = self._get_img_list()
    
    def _get_img_list(self):
        # 获取图像列表
        img_list = []
        # 实现获取图像列表的逻辑
        return img_list
    
    def __len__(self):
        return len(self.img_list)
    
    def __getitem__(self, idx):
        # 加载图像和标注
        img_path = self.img_list[idx]
        img = cv2.imread(img_path)
        img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        
        # 加载标注
        ann_path = self._get_ann_path(img_path)
        boxes, labels = self._load_annotation(ann_path)
        
        # 数据增强和预处理
        if self.transform:
            transformed = self.transform(image=img, bboxes=boxes, labels=labels)
            img = transformed['image']
            boxes = transformed['bboxes']
            labels = transformed['labels']
        
        # 转换为模型需要的格式
        img = torch.from_numpy(img).permute(2, 0, 1).float() / 255.0
        boxes = torch.tensor(boxes, dtype=torch.float32)
        labels = torch.tensor(labels, dtype=torch.int64)
        
        return img, boxes, labels

# 数据增强和预处理
transform = A.Compose([
    A.RandomResizedCrop(height=640, width=640, scale=(0.8, 1.0)),
    A.RandomRotate90(),
    A.HorizontalFlip(p=0.5),
    A.VerticalFlip(p=0.5),
    A.RandomBrightnessContrast(p=0.5),
    A.GaussianBlur(p=0.3),
], bbox_params=A.BboxParams(format='pascal_voc', label_fields=['labels']))

# 创建数据集和数据加载器
train_dataset = SolarCellDataset(img_dir='train/images', ann_dir='train/annotations', transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=8, shuffle=True, collate_fn=lambda x: tuple(zip(*x)))

模型定义代码

  模型定义是深度学习算法的核心，直接决定了模型的特征提取能力和检测性能。在太阳能电池片缺陷检测任务中，模型的结构设计需要综合考虑缺陷的特点、检测精度要求和实时性需求。通常，目标检测模型由三个主要部分组成：骨干网络（Backbone）、颈部网络（Neck）和头部网络（Head）。骨干网络负责从输入图像中提取多尺度特征；颈部网络负责融合不同尺度的特征，提高特征的表达能力；头部网络则负责基于融合后的特征进行缺陷的分类和定位。模型的前向传播函数也是模型定义的重要组成部分，负责将输入图像通过骨干网络、颈部网络和头部网络，生成最终的检测结果。在实现前向传播函数时，需要注意特征图的尺寸变化、数据类型转换等细节，确保模型能够正确运行。同时，为了提高模型的推理速度，可以采用一些优化技术，如模型量化、剪枝、知识蒸馏等，这些技术可以在保证检测精度的前提下，显著提高模型的推理速度，满足工业场景的实时性要求。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

# 骨干网络
class Backbone(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Backbone, self).__init__()
        # 实现骨干网络的结构
        self.layer1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=2, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(inplace=True)
        )
        # 添加更多层
        
    def forward(self, x):
        # 前向传播
        x1 = self.layer1(x)
        # 更多层的前向传播
        return [x1, x2, x3]  # 返回不同层次的特征

# 颈部网络
class Neck(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Neck, self).__init__()
        # 实现颈部网络的结构，如FPN、PANet等
        
    def forward(self, features):
        # 前向传播，融合不同层次的特征
        return fused_features

# 头部网络
class Head(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(Head, self).__init__()
        self.num_classes = num_classes
        # 实现头部网络的结构
        
    def forward(self, features):
        # 前向传播，生成检测结果
        cls_preds = []  # 类别预测
        box_preds = []  # 边界框预测
        obj_preds = []  # 置信度预测
        
        for feat in features:
            # 对每个特征图进行处理
            cls_pred = self.cls_head(feat)
            box_pred = self.box_head(feat)
            obj_pred = self.obj_head(feat)
            
            cls_preds.append(cls_pred)
            box_preds.append(box_pred)
            obj_preds.append(obj_pred)
        
        return cls_preds, box_preds, obj_preds

# 完整的检测模型
class DetectionModel(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(DetectionModel, self).__init__()
        self.backbone = Backbone()
        self.neck = Neck()
        self.head = Head(num_classes)
    
    def forward(self, x):
        # 前向传播
        features = self.backbone(x)
        features = self.neck(features)
        cls_preds, box_preds, obj_preds = self.head(features)
        return cls_preds, box_preds, obj_preds

模型训练代码

  模型训练是深度学习算法的关键步骤，通过不断调整网络参数，使模型能够从大量标注数据中学习到缺陷的特征和模式，从而实现准确的缺陷检测。在太阳能电池片缺陷检测任务中，训练过程的设计直接影响模型的最终性能，需要综合考虑损失函数、优化器、学习率调度、训练策略等多个方面。模型训练是一个复杂的过程，需要综合考虑多个因素。只有通过合理的设计和优化，才能训练出性能优异的太阳能电池片缺陷检测模型。

import torch
import torch.optim as optim
import torch.nn as nn

# 定义损失函数
class DetectionLoss(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(DetectionLoss, self).__init__()
        self.num_classes = num_classes
        self.cls_loss = nn.CrossEntropyLoss()
        self.box_loss = nn.MSELoss()
        self.obj_loss = nn.BCELoss()
    
    def forward(self, cls_preds, box_preds, obj_preds, targets):
        # 计算分类损失、边界框损失和置信度损失
        cls_loss = 0
        box_loss = 0
        obj_loss = 0
        
        # 实现损失计算的逻辑
        # ...
        
        total_loss = cls_loss + box_loss + obj_loss
        return total_loss

# 创建模型、损失函数和优化器
num_classes = 5  # 缺陷类别数量
model = DetectionModel(num_classes)
lr = 0.001
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)
lr_scheduler = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=100)
loss_fn = DetectionLoss(num_classes)

# 训练循环
epochs = 100
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)

for epoch in range(epochs):
    model.train()
    running_loss = 0.0
    
    for images, boxes, labels in train_loader:
        # 将数据转移到设备上
        images = [img.to(device) for img in images]
        boxes = [box.to(device) for box in boxes]
        labels = [label.to(device) for label in labels]
        
        # 清零梯度
        optimizer.zero_grad()
        
        # 前向传播
        cls_preds, box_preds, obj_preds = model(images)
        
        # 计算损失
        loss = loss_fn(cls_preds, box_preds, obj_preds, (boxes, labels))
        
        # 反向传播和优化
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        running_loss += loss.item()
    
    # 更新学习率
    lr_scheduler.step()
    
    # 打印训练信息
    print(f'Epoch {epoch+1}/{epochs}, Loss: {running_loss/len(train_loader):.4f}')
    
    # 保存模型
    if (epoch+1) % 10 == 0:
        torch.save(model.state_dict(), f'model_epoch_{epoch+1}.pth')

重难点和创新点

  基于深度学习的太阳能电池片缺陷检测研究面临着多个重难点问题。首先，太阳能电池片缺陷数据集的构建是一个难点。在实际生产过程中，缺陷太阳能电池片的数量通常较少，且不同类型缺陷的数量分布不平衡，这会导致模型在训练过程中倾向于学习数量较多的缺陷类型，而忽略数量较少的缺陷类型。此外，太阳能电池片的缺陷图像采集需要设计一个合理的图像采集系统，选择合适的光源和相机参数，以确保采集到的图像清晰、稳定。

   小缺陷目标的检测是一个难点。太阳能电池片的缺陷通常具有不同的大小，有些缺陷可能非常小，如错位缺陷，这些小缺陷在图像中所占的比例较小，容易被模型忽略。传统的目标检测算法在检测小缺陷目标时，由于卷积和下采样过程中的信息损失，往往会导致召回率较低。为了解决这个问题，需要采用一些特殊的处理方法，如切片裁剪、特征增强等。

   检测系统的实时性和准确性的平衡是一个难点。在工业生产线上，太阳能电池片缺陷检测系统需要满足实时检测的要求，检测速度通常需要达到每秒几十帧甚至上百帧。而提高检测速度往往会牺牲检测精度，如何在保证检测精度的同时提高检测速度，是一个需要解决的问题。

  针对上述重难点问题，本研究提出了一些创新点。首先，在数据集构建方面，采用了多种数据增强方法，如随机旋转、随机裁剪、随机翻转、亮度和对比度调整等，有效地扩充了数据集的规模，缓解了数据不平衡的问题。此外，还提出了切片裁剪的方法，将高分辨率的电池片图像裁剪成多个小的图像块，然后分别进行检测，最后将检测结果合并，提高了小缺陷目标的检测精度。

   在算法选择和改进方面，选择了YOLOX、YOLOv5和MobileNetV2等先进的深度学习算法，并对其进行了改进。例如，对YOLOX算法的损失函数、注意力机制、卷积模块和上采样方法等进行了优化，提高了其在太阳能电池片缺陷检测中的性能。此外，还提出了基于目标检测和目标分类网络并联的分类检测方案，将不同的检测模型结合起来，提高了检测系统的整体性能。

   在系统设计方面，设计了一个完整的太阳能电池片缺陷检测系统，包括图像采集模块、图像处理模块和缺陷检测模块。该系统采用了模块化的设计思路，各模块之间相互独立，便于维护和扩展。此外，还设计了一个便捷、易操作的图形化用户界面，方便现场工作人员使用。

相关文献

1. Redmon J, Divvala S K, Girshick R, et al. You only look once: Unified, real-time object detection[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016: 779-788.

2. Bochkovskiy A, Wang C Y, Liao H Y M. Yolov4: Optimal speed and accuracy of object detection[J]. arXiv preprint arXiv:2004.10934, 2020.

3. Ge Z, Liu S, Wang F, et al. Yolox: Exceeding yolo series in 2021[J]. arXiv preprint arXiv:2107.08430, 2021.

4. Tan M, Le Q V. Efficientnet: Rethinking model scaling for convolutional neural networks[C]//International conference on machine learning. PMLR, 2019: 6105-6114.

5. Sandler M, Howard A, Zhu M, et al. Mobilenetv2: Inverted residuals and linear bottlenecks[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2018: 4510-4520.

6. Lin T Y, Dollár P, Girshick R, et al. Feature pyramid networks for object detection[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2017: 2117-2125.

7. Liu S, Qi L, Qin H, et al. Path aggregation network for instance segmentation[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2018: 8759-8768.

8. He K, Zhang X, Ren S, et al. Deep residual learning for image recognition[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016: 770-778.

最后