Analysis of Space Solar Array Arc Images Based on Deep Learning Techniques v2

Résumé

This protocol presents a comprehensive deep learning-based methodology for detecting defects in solar cells. It covers data preparation, preprocessing, model building (CNN, VGG16, VGG19, and ResNet50), training strategies, evaluation metrics (accuracy, loss, confusion matrix, classification report), and final conclusions. The goal is to enable reliable and automated defect classification using state-of-the-art neural networks.

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