1.引言工业视觉缺陷检测系统是一种利用计算机视觉技术，通过分析生产过程中的图像和视频数据，来检测工业产品是否存在缺陷或质量问题的系统。有幸参加Aidlux的11月份的训练营<<工业视觉少样本缺陷检测实战>>，在这个过程中我收获到了很多之前没有接触到的算法和实践。本次课程利用Unet

工业视觉缺陷检测的工作流程常用异常检测算法面临的挑战及发展图像分割的数据标注数据标注准确的重要性：1. 训练模型的基础2. 提高模型性能3. 降低误判和误诊分险4. 减少资源浪费自动标注SAM的使用模型切换模型部署#-*-coding:UTF-8-*-importaidlite_gpuimportcv2impor

工业视觉缺陷检测的工作流程 常用异常检测算法面临的挑战及发展图像分割的数据标注 数据标注准确的重要性：训练模型的基础提高模型性能降低误判和误诊分险减少资源浪费自动标注SAM   模型切换模型部署#-*-coding:UTF-8-*-importaidlite_gpu

印章检测流程：利用深度神经网络，提取印章深度特征，同时学习印章之间的相似度，自己与自己相似，自己与其它不相似。1. Siamese网络Siamese网络是一种常用的深度学习相似性度量方法，它包含两个共享权重的CNN网络(说白了这两个网络其实就是一个网络，在代码中就构建一个网络就行了)，将两个输入

印章检测流程：利用深度神经网络，提取印章深度特征，同时学习印章之间的相似度，自己与自己相似，自己与其它不相似。1.Siamese网络Siamese网络是一种常用的深度学习相似性度量方法，它包含两个共享权重的CNN网络(说白了这两个网络其实就是一个网络，在代码中就构建一个网络就行了)，将两个输