计算机辅助设计与图形学学报

作者：周颖, 裴盛虎, 陈海永, 颜毓泽

关键词：生成对抗网络, 注意力机制, 双生成器, 双判别器, 太阳能电池

针对太阳能电池缺陷图像稀缺问题, 为了对太阳能电池缺陷检测模型进行训练, 提出一种双维度注意力集成对抗网络的缺陷图像生成方法. 首先构造双生成器与双判别器的集成对抗网络模型; 然后将通道注意力与改进的空间注意力结合为双维度注意力, 并将其融入生成器与判别器中; 最后设计双生成器分时训练的方式解决模型训练不稳定的问题. 在太阳能电池电致发光(EL)缺陷数据集上的实验结果表明, 5种生成缺陷图像中的图像多样性指标和结构相似性指标比现有最优生成方法最高分别提升53.87和0.46; 利用生成的缺陷图像进行yolov5检测模型的训练, 5种缺陷的平均精度均值达到96.56%.

来源：2024年第5期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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