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PV-PRISM

光伏参考引导多尺度分割模型
Photovoltaic Reference-guided Integrated Segmentation Model

完整架构融合 DINOv3-L 稠密特征、缺陷/正常双参照、独立专家与区域验证，采用高分辨率四视图、双验证器集成，输出原尺寸缺陷概率图。

结果

开发集前景指标（%）：

任务	类别	mIoU	mAP
CSB	crack、inactive、gridline	47.56	62.75
MSPS	defect	76.60	92.38

CSB、MSPS 的 mIoU 和 mAP 均为本轮 16 个系统中的最高值。完整对比见实验结果，任务定义见协议。

使用

环境：Python 3.10、PyTorch 2.7.1+cu128、torchvision 0.22.1；其余依赖见 requirements.txt。

cd /public/xsp/sunnyboard/PV_PRISM
python launch.py --verify
python launch.py --dataset csb --image examples/csb/input.png --output outputs/csb_demo --device cuda:4
python launch.py --dataset msps --image examples/msps/input.png --output outputs/msps_demo --device cuda:4
python launch.py --dataset development --image examples/development/input.jpg --output outputs/pv_el_dde_demo --device cuda:4

选择可用 GPU，并使用新的输出目录。development 对应 PV-EL-DDE。输入为 EL 图像；输出包括连续概率 probabilities.npz、分割掩膜和 prediction.json。

文件 / 目录	用途
`launch.py`、`predict.py`、`runtime.py`	命令行与 Python 推理入口
`configs/`	模型、任务及环境配置
`prism/`	完整模型、训练和评价代码
`weights/`、`supports/`	三套任务权重及推理参照
`third_party/`、`licenses/`	运行依赖与第三方许可
`examples/`	三套示例输入与回归分数
`results/`、`protocols/`	实验指标、逐图记录及任务划分
`provenance/`、`validation/`	来源、训练摘要与验证记录
`verify.py`、`SHA256SUMS`	文件完整性检查

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