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工业上用深度学习缺陷检测 数据过少，图片过大，不能resize，否则可能看不到缺陷 分类： 1、缺陷占原图比例大 2、原图分块 分割： 语义信息不是很强的缺陷，比如划痕 检测 都应该采用分类的评价指标，不应该过分关注IOU。 使用阈值将分割、检测的结果直接转换为分类结果 1.缺陷的面积、周长 2.检测框的置信度。。。 在训练模型的时候直接使用多任务框架，分类作为主任务，检测、分割作为辅助任务 直接

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