深度学习球面缺陷检测

深度学习在球面缺陷检测中的应用通常涉及卷积神经网络（CNNs），这是一种特别适合处理图像数据的强大工具。在这个场景中，深度模型会接收球体表面的二维或三维图像作为输入，通过多层卷积、池化和非线性激活函数来提取特征。模型可能会包括预训练的残差块或注意力机制，以提高对瑕疵（如裂纹、划痕等）的识别能力。

训练过程中，模型会学习区分正常和有缺陷的像素，并学会定位缺陷的位置。常见的损失函数如交叉熵用于衡量预测结果与真实标签之间的差异。通过大量的标注样本进行监督学习，模型能够逐步优化其性能，达到高精度的缺陷检测。

实际应用中，深度学习球面缺陷检测可以广泛应用于制造业质量控制、卫星遥感分析等领域。