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在工业缺陷检测中，标注数据是模型性能的关键因素之一。本文将围绕工业缺陷检测的标注数据规范展开探讨。
在标注过程中，若多个缺陷位置较为接近，应将它们合并为一个目标框。这种做法有两个主要考虑因素：首先，合并可以确保每个缺陷的完整性，避免模型误解多个小目标；其次，这种方式可以减少目标框的数量，避免数据标注的复杂性。
以图为例，图中左侧显示的两个接近缺陷区域可以合并为一个框。合并后不仅保留了缺陷的完整性，还避免了模型在处理多个小目标时可能出现的误差。
神经网络的卷积核通常以3×3的尺寸设计，而先验框的宽高比通常在1左右。因此，对于极度细长的目标物体，其检测和分类效果往往不理想。
建议在标注时，尽量避免对细长目标进行细致划分。例如，图中右侧显示的细长物体区域，可以考虑合并并适当放大，以使其宽高比更接近先验框的设计规范。
通过合并邻近缺陷和优化目标框的宽高比，可以显著提升检测模型的性能。这种标注规范有助于模型更好地学习和识别工业场景中的缺陷。
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