阿里FashionAI全球挑战赛服饰属性标签识别冠军雪浪制造AI挑战赛布匹疵点智能识别冠军
广东工业制造大数据大赛铝型材表面瑕疵识别亚军
相信做过视觉算法竞赛的小伙伴都对 禾思众成 这支冠军团队不陌生
在本周三（11月28日）晚，极市平台有幸邀请到这支屡创佳绩的冠军团队，禾思科技联合创始人、CTO马智恒博士来为大家分享了深度学习在工业缺陷检测中的应用，超8500人在线观看分享。禾思科技专注于计算机视觉，公司定位于为多种传统工业细分领域提供领先的视觉检测解决方案。在本次分享中，马博以其专业的技术与丰富的工业案例经验全面剖析了：
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在直播开始前5分钟即聚集了800左右的观看人数，20:00直播开始就已突破1600观看人数，在直播开始后的每5分钟即增加1000+实时观看人数，最高峰值达到了8500+！
在一个小时的演讲中，马博输出了满满的干货，从基本的工业缺陷检测方法到创新的工业实践，大家听得意犹未尽。在最后的问答互动环节，小伙伴们也纷纷提出了自己对于工业检测等方面的见解与疑问，与马博在工业缺陷检测这个领域内进行了更深度的交流。
（部分PPT截图，左右滑动查看图片，PPT下载请看文末）
（分享回放视频，视频下载请看文末）
我觉得有几点比较有参考意义：
第一，他们用了特征可视化来判断网络是否学到了有价值的东西；也可以判断问题的定性，比如通过可视化来判断是直接分类还是用检测或者分割；还可以判断数据标注是否有问题，有助于问题的定义。
第二，用了mean-teacher半监督学习方法。
第三，设计了net2net的网络。
但是马博对于小样本的看法我有所保留
——极市开发者社区开发者对分享的反馈
（更多留言及马博问答请点击文末阅读原文）
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