無損檢測——射線檢測中缺陷圖像識別可以使用的方法

傳統機器學習方法：這種方法通常需要特征工程，即將圖像轉換為有意義的特征向量，然后使用機器學習算法進行分類。例如，可以使用svm、隨機森林、樸素貝葉斯等算法。
深度學習方法：深度學習方法通常使用卷積神經網絡（cnn）進行圖像分類。cnn能夠自動提取有意義的特征，而不需要手動進行特征工程。這種方法通常需要大量的訓練數據和計算資源，但是它可以提供比傳統機器學習方法更好的性能。
目標檢測方法：目標檢測方法不僅可以識別圖像中的缺陷，還可以定位缺陷的位置。這種方法通常使用基于深度學習的目標檢測算法，如faster r-cnn、yolo等。
半監督學習方法：半監督學習方法是一種將有標記數據和無標記數據結合起來進行訓練的方法。由于缺陷圖像通常很難獲得大量的標記數據，因此半監督學習方法可以更有效地利用有限的標記數據和大量的未標記數據。
弱監督學習方法：弱監督學習方法是一種使用較少的標記數據進行訓練的方法。例如，可以使用弱標簽來代替**的標簽，如使用圖像級標簽（即圖像是否包含缺陷）來代替像素級標簽（即缺陷的具體位置）。這種方法可以減少手動標記數據的工作量，但可能會降低分類準確率。