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](https://geek.csdn.net/educolumn/1572ef9b473b4e00f6b2bf6d428b7c27?spm=1055.2569.3001.10083)： ```python import torch import torchvision class SurfaceDefectResNet(torch.nn.Module): def __init__(self): su[per](https://geek.csdn.net/educolumn/2c6ed1be7edac16b3c9a0c3228eaff0c?spm=1055.2569.3001.10083)(SurfaceDefectResNet, self).__init__() self.[cnn](https://geek.csdn.net/educolumn/2ef30484a8b6ed0b181ffb327e9b7ddd?spm=1055.2569.3001.10083)_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](https://geek.csdn.net/educolumn/1572ef9b473b4e00f6b2bf6d428b7c27?spm=1055.2569.3001.10083)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](https://geek.csdn.net/educolumn/1572ef9b473b4e00f6b2bf6d428b7c27?spm=1055.2569.3001.10083)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。