基于深度学习python工件缺陷检测代码

基于深度学习的Python代码用于图像工件缺陷检测通常涉及卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN），如U-Net、YOLO（You Only Look Once）或Faster R-CNN等。以下是一个简化的例子，使用TensorFlow库：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import VGG16
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D, Concatenate

# 加载预训练的VGG16模型
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(None, None, 3))

# 冻结基础层
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# 添加自定义的顶部架构
x = base_model.output
x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')(x)
x = MaxPooling2D((2, 2))(x)
x = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')(x)
output = Conv2D(1, (1, 1), activation='sigmoid')(x)  # 单通道二值化输出

# 构建完整的模型
model = tf.keras.Model(inputs=base_model.input, outputs=output)

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练示例
def train_step(imgs, labels):
    with tf.GradientTape() as tape:
        pred_labels = model(imgs)
        loss = ...  # 根据您的数据和损失函数计算实际损失
    gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
    return pred_labels, loss

# 进行训练
...  # 使用训练集数据（imgs, labels）迭代train_step()

请注意，这只是一个非常基础的示例，实际项目中可能需要对数据预处理、数据增强、批处理以及更复杂的网络结构进行调整。此外，你需要根据你的具体应用提供合适的loss函数，并且可能还需要对模型进行评估和优化。