表面缺陷检测Python实现

根据提供的引用内容，以下是一个表面缺陷检测的Python实现的示例代码：

import torch
import torchvision

class SurfaceDefectResNet(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SurfaceDefectResNet, self).__init__()
        self.cnn_layers = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
        num_ftrs = self.cnn_layers.fc.in_features
        self.cnn_layers.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, 6)
    
    def forward(self, x):
        out = self.cnn_layers(x)
        return out

这段代码定义了一个名为`SurfaceDefectResNet`的类，它继承自`torch.nn.Module`。在类的初始化方法中，我们使用`torchvision.models.resnet18`加载了一个预训练的ResNet-18模型，并将其最后一层全连接层的输出维度修改为6，以适应表面缺陷检测的任务。在前向传播方法中，我们将输入`x`传递给ResNet模型，并返回输出。

这个示例代码可以作为表面缺陷检测的基础，你可以根据具体的需求进行修改和扩展。