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在工业场景中，网络结构决定了下限，数据决定着上限，要想模型有好的表现，数据是至关重要的。下面就这个项目来说一说，工业缺陷检测在标注数据时需要注意的几个事项： 1、离得比较近的缺陷就合并在一个框里 以上两个图里的缺陷都是可以合并的，一是为了保持缺陷的完整性，同一个缺陷被标注成好多个，会给神经网络造成误解，同时也避免出现多个小目标。 2、尽量不要有太细长的目标 神经网络的卷积基本上都是3*3的，而且先验框anchor在设计宽高比时一般也是在1左右，回归非常细长的目标，需要比较大的感受野和宽高比，不一定能做得很好。如图左边那块目标，可以合并一下，稍微标大一点，把长宽比例搞得居中一点。 3、不要打太小的目标，比如低于10x10像素的 模型一般都对小目标不敏感，除非采用比较好的trick，就拿YOLOv4来说，到
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