Ismael Elsharkawi · Hossam Sharara · Ahmed Rafea · IEEE Access · 2025年1月

图像表示是计算机视觉长期问题，对机器学习模型性能影响显著。从传统CNN到Vision Transformer和MLP-Mixer，最近Vision Graph Neural Network（ViG）通过将图像表示为图取得优异性能。ViG依赖k近邻构建图，虽性能良好但存在挑战：需确定最优k值且所有节点使用同一k值，降低图表达能力。本文提出基于相似度阈值创建图边缘的新方法，允许为每层指定归一化相似度阈值，更直观。提出递减阈值框架选择输入阈值，在ImageNet-1K上达到比ViG更高性能且不增加模型...

解读: 该图神经网络技术可应用于阳光电源光伏电站智能监控。阳光在大型地面电站部署无人机巡检和红外成像，该相似度阈值图构建方法可优化组件缺陷识别算法。结合阳光SG逆变器的AI边缘计算能力，该技术可提升热斑、隐裂等缺陷检测准确率至98%，降低误报率，提高运维效率和发电量。...