pytorch+缺陷检测

### 使用 PyTorch 实现缺陷检测模型 #### UNet 模型用于钢材表面缺陷分类与分割 对于钢材表面缺陷的分类与分割任务，一种有效的方法是采用基于 PyTorch 的 UNet 模型。此模型不仅能够处理复杂的图像特征提取，还通过跳跃连接保留了更多的细节信息[^1]。 ```python import torch from torchvision import models, transforms import torch.nn as nn class UNet(nn.Module): def __init__(self, n_channels=3, n_classes=1): super(UNet, self).__init__() # 定义编码器部分（下采样） self.encoder = models.vgg16_bn(pretrained=True).features # 解码器部分（上采样），这里简化表示 self.decoder = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(512, 256, kernel_size=4, stride=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.ConvTranspose2d(256, 128, kernel_size=4, stride=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.ConvTranspose2d(128, 64, kernel_size=4, stride=2), nn.ReLU(inplace=True), nn.ConvTranspose2d(64, n_classes, kernel_size=4, stride=2) ) def forward(self, x): encoded_x = self.encoder(x) decoded_x = self.decoder(encoded_x) return decoded_x ``` 上述代码展示了如何构建一个简单的 UNet 架构来执行语义分割任务。实际应用中可能还需要调整参数设置以及优化训练过程中的损失函数等配置项。 #### ResNet 迁移学习应用于表面缺陷识别 另一种方式则是利用预训练好的卷积神经网络如 ResNet 来做迁移学习，这有助于快速搭建起具备良好泛化能力的基础框架。下面给出的是基于 `ResNet18` 修改后的版本，适用于多类别分类场景： ```python class SurfaceDefectResNet(nn.Module): def __init__(self): super(SurfaceDefectResNet, self).__init__() cnn_layers = models.resnet18(pretrained=True) # 替换最后一层全连接层以适应新的输出维度 num_ftrs = cnn_layers.fc.in_features cnn_layers.fc = nn.Linear(num_ftrs, 6) # 假设有六个不同的缺陷类型 self.cnn_layers = cnn_layers def forward(self, x): output = self.cnn_layers(x) return output ``` 这段代码定义了一个继承自 `torch.nn.Module` 类的新类 `SurfaceDefectResNet` ，它内部包含了经过微调的 ResNet 结构，并将其最后几层改造成适合特定应用场景的形式[^2]。 #### TransUNet 图像分割模型简介 除了传统的 CNN 和 U-Net 外，在某些情况下也可以考虑使用融合了 Transformer 思想的新型架构——TransUNet 。这类模型能够在保持较高精度的同时减少过拟合风险，尤其当数据集规模有限时表现尤为突出[^3]。