- 數(shù)據(jù)獲取與標(biāo)注環(huán)節(jié)常面臨樣本不均衡、噪聲干擾嚴(yán)重的問(wèn)題，比如工業(yè)場(chǎng)景中缺陷樣本稀缺，導(dǎo)致模型對(duì)罕見(jiàn)缺陷的泛化能力不足，同時(shí)人工標(biāo)注的主觀誤差也會(huì)影響模型訓(xùn)練的準(zhǔn)確性。
- 復(fù)雜光照條件下的圖像預(yù)處理難度大，不同光源的色溫、強(qiáng)度變化會(huì)顯著改變物體表面反射特性，需設(shè)計(jì)自適應(yīng)的算法來(lái)消除光照影響，否則會(huì)直接降低特征提取的有效性。
- 多尺度目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別存在精度與效率的矛盾，高分辨率圖像雖能提升小目標(biāo)檢測(cè)率，但會(huì)大幅增加計(jì)算量，如何在實(shí)時(shí)性要求下優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（如采用輕量化模型或剪枝技術(shù)）是關(guān)鍵挑戰(zhàn)。
- 跨域遷移學(xué)習(xí)中，源域與目標(biāo)域的數(shù)據(jù)分布差異（如不同工廠設(shè)備的紋理差異）會(huì)導(dǎo)致模型性能下降，需通過(guò)領(lǐng)域自適應(yīng)方法（如對(duì)抗訓(xùn)練或特征對(duì)齊）縮小分布鴻溝。
- 硬件算力與算法復(fù)雜度的匹配問(wèn)題突出，嵌入式設(shè)備有限的內(nèi)存和算力限制了深度學(xué)習(xí)模型的部署規(guī)模，需通過(guò)量化、蒸餾等技術(shù)壓縮模型，同時(shí)保證核心性能不顯著衰減。
- 動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下的時(shí)序信息利用不足，傳統(tǒng)視覺(jué)算法多基于單幀圖像處理，而工業(yè)流水線中物體的運(yùn)動(dòng)模糊、形變等問(wèn)題需結(jié)合光流法或3D卷積等時(shí)序建模手段提升魯棒性。
- 模型可解釋性與工程化落地存在沖突，深度學(xué)習(xí)模型的"黑箱"特性難以滿足工業(yè)場(chǎng)景對(duì)故障溯源的需求，需開(kāi)發(fā)可視化工具或結(jié)合傳統(tǒng)圖像處理算法增強(qiáng)可調(diào)試性。
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