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一、介绍
二、缺陷数据
如何制作训练数据呢？这里是在原图像上进行截取，截取到小图像，比如上述图像是512x512，这里我裁剪成64x64的小图像。这里以第一类缺陷为例，下面是制作数据的方法。
三、网络结构
Conv2：128x3x3
ResNetBlock和DenseNetBlock各两个，具体细节请参考残差网络和DenseNet。
Add：把残差模块输出的结果和DenseNetBlock输出的结果在对应feature map上进行相加，相加方式和残差模块相同。注意，其实这里是为了更好的提取特征，方式不一定就是残差模块+DenseNetBlock，也可以是inception，或者其它。
Conv3：128x3x3
Maxpool：stride=2，size=2x2
FC1：4096
Dropout1：0.5
FC2：1024
Dropout1：0.5
Softmax：对应的就是要分的类别，在这里我是二分类。
关于最后的损失函数，建议选择Focal Loss，这是何凯明大神的杰作，源码如下所示：
四、整幅场景图像的缺陷检测
在这里提供一个把训练好的模型参数，读取到另外一个模型中的代码
#提取特征的大模型
def read_big_model(inputs):
# 第一个卷积和最大池化层
X = Conv2D(16, (3, 3), name="conv2d_1")(inputs)
X = BatchNormalization(name="batch_normalization_1")(X)
X = Activation('relu', name="activation_1")(X)
X = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2), name="max_pooling2d_1")(X)
# google_inception模块
conv_1 = Conv2D(32, (1, 1), padding='same', name='conv2d_2')(X)
conv_1 = BatchNormalization(name='batch_normalization_2')(conv_1)
conv_1 = Activation('relu', name='activation_2')(conv_1)
conv_2 = Conv2D(32, (3, 3), padding='same', name='conv2d_3')(X)
conv_2 = BatchNormalization(name='batch_normalization_3')(conv_2)
conv_2 = Activation('relu', name='activation_3')(conv_2)
conv_3 = Conv2D(32, (5, 5), padding='same', name='conv2d_4')(X)
conv_3 = BatchNormalization(name='batch_normalization_4')(conv_3)
conv_3 = Activation('relu', name='activation_4')(conv_3)
pooling_1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(1, 1), padding='same', name='max_pooling2d_2')(X)
X = merge([conv_1, conv_2, conv_3, pooling_1], mode='concat', name='merge_1')
X = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2), name='max_pooling2d_3')(X) # 这里的尺寸变成16x16x112
X = Conv2D(64, (3, 3), kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01), padding='same', name='conv2d_5')(X)
X = BatchNormalization(name='batch_normalization_5')(X)
X = Activation('relu', name='activation_5')(X)
X = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2), name='max_pooling2d_4')(X) # 这里尺寸变成8x8x64
X = Conv2D(128, (3, 3), padding='same', name='conv2d_6')(X)
X = BatchNormalization(name='batch_normalization_6')(X)
X = Activation('relu', name='activation_6')(X)
X = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=(2, 2), padding='same', name='max_pooling2d_5')(X) # 这里尺寸变成4x4x128
return X
def read_big_model_classify(inputs_sec):
X_ = Flatten(name='flatten_1')(inputs_sec)
X_ = Dense(256, activation='relu', name="dense_1")(X_)
X_ = Dropout(0.5, name="dropout_1")(X_)
predictions = Dense(2, activation='softmax', name="dense_2")(X_)
return predictions
#建立的小模型
X=read_big_model(inputs)#读取训练好模型的网络参数
#建立第一个model
model=Model(inputs=inputs, outputs=X)
model.load_weights('model_halcon.h5', by_name=True)
五、识别定位结果
六、一些Trick
但是对背景和前景相差很大的时候，可以选择较深的网络，这个时候，object detection方式就派上用场了。
文章来源：CSDN Tom Hardy
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