CVPR defect

### CVPR会议中的缺陷检测研究

CVPR（计算机视觉和模式识别会议）作为顶级学术会议之一，在缺陷检测领域有着丰富的研究成果。这些成果涵盖了多种工业应用和技术方法。

#### 基于深度学习的方法
近年来，基于卷积神经网络(CNNs)和其他先进架构的研究显著增加。这类模型能够自动提取特征并实现高精度分类。例如，有研究表明通过引入注意力机制可以有效提升微小瑕疵的检出率[^1]。

#### 数据集构建与标注挑战
为了训练高效的缺陷检测算法，高质量的数据集至关重要。然而，实际生产环境中获取大量带标签样本存在困难。因此，一些工作探索了弱监督甚至无监督的学习框架来缓解这一瓶颈问题[^2]。

#### 实际应用场景案例分析
在制造业质量控制环节中，表面划痕、裂纹等外观异常成为影响产品合格性的主要因素。针对此类情况，研究人员开发出了专门用于特定材质如金属件、玻璃制品上的高效解决方案，并取得了良好的现场测试效果。

import torch
from torchvision import models, transforms
from PIL import Image

def load_model():
    model = models.resnet50(pretrained=True)
    num_ftrs = model.fc.in_features
    model.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, 2)  # Assuming binary classification (defect vs no-defect)
    return model

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
])

image_path = "path_to_defective_image.jpg"
img = Image.open(image_path).convert('RGB')
input_tensor = transform(img).unsqueeze(0)

model = load_model()
output = model(input_tensor)
_, predicted_class = output.max(dim=1)
print(f'Predicted class index: {predicted_class.item()}')