本文是一篇计算机论文，本课题使用的数据集来自Kaggle平台，数据集的质量无法自行评估，因此未来可以考虑自制钢铁缺陷数据集，以提升数据集的质量，从而提高模型的检测精度。
第一章：绪论
1.1 课题研究背景与意义
钢铁是现代社会中最重要的工业材料之一，它是日常生活和工业制造的基础材料。手机、电脑、家电等绝大多数日常用品都要用到钢铁，军事和交通方面更是离不开钢铁的参与[1]。我国钢铁产量在全世界的占比已过半，远远领先于全世界其他国家。但是我国钢铁产业供大过于需，目前整个钢铁产业竞争强烈，因此对钢材质量的要求越来越高[2]。
自2010年来，智能制造的概念逐渐走进了工业领域，在工业领域引领了一波潮流，众多先进企业领头应用智能制造到实际的工作场景中去[3]。为了解决发展过程中的一系列问题，我国钢铁工业智能制造也已经开始。近几年，钢铁产业流程中开始运用了新的智能制造技术，比如智能传感器、计算机视觉、人工智能、工业大数据等等，并已经产生了效果和收益。
钢铁产品表面质量的重要性，特别是冷轧钢的表面质量，自20世纪80年代以来开始变得重要，主要是由于汽车制造商的需求。随着时间的推移，热带钢表面质量，以及钢材的表面质量已经变得非常重要。但是在钢材生产的过程中，由于环境因素或者人为因素等等原因，钢材表面会产生各种缺陷，因此钢材缺陷检测是在生产后必须要完成的一个环节[4]。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 缺陷检测研究现状
目标检测的发展被普遍认为经历了两个时期：（1）传统目标检测方法主要包括：V-J人脸检测算法[6]、HOG特征检测器[7]+SVM检测算法[8]和DPM检测算法[9]，DPM的思想仍然影响着后来目标检测的改进。（2）基于深度学习在目标检测方面有两种主要方法：采用两个阶段（region proposal 和 object classification）目标检测算法和采用单个阶段直接进行目标分类和定位的检测算法。
在现代钢铁工业中，钢材表面缺陷检测在钢材质量控制中起着重要的作用。目前，钢厂的带钢检测仍是由人工检验员进行，为了提高带钢缺陷检测的效率，有必要采用目标检测技术来代替人工检测。在过去的二十年间，许多学者已经将目标检测技术应用在表面缺陷检测中。[10]。
目前缺陷检测在各个领域得到了广泛的应用。Li Yi等人提出了一种端到端的带钢表面缺陷识别系统，基于对称环绕显著图进行表面缺陷检测，完成了对7类缺陷进行分类的任务[11]。LE TONG等人提出了一种图像预处理、图像恢复和阈值操作组成的织物疵点检测模型。最终验证了其模型在检测精度上优于当时成熟的目标检测模型[12]。Chuanxia J等人提出了一种改进的手机屏幕缺陷分类与分割算法，采用基于轮廓的配准(contourbased registration， CR)方法生成用于MPSG图像对齐的模板图像，并提出一种改进的聚类(IFCM)算法，很好的解决了制作手机时产生手机屏幕缺陷无法检测到的问题[13]。杨珂等人提出了一种基于Faster RCNN网络的铸件缺陷检测算法，首先对网络结构进行了改进，并且对NMS算法判定过程也进行了改进，最后将改进的方法与其他两个网络进行了融合，提高了精度，并满足了工业应用的要求[14]。
第二章：小样本目标检测相关技术及理论
2.1 卷积神经网络的基本概念
2.1.1 卷积神经网络介绍
最初，感受野这一概念是由Hubel等人提出的[25]，Fukushima紧接着提出了神经认知机的概念[26]，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是由纽约大学的Lecun提出[27]。卷积神经网络之所以会成功，主要是因为它采用了局部连接和权值共享这两种方式。这两种方式的优势是网络计算的参数少并且提高了网络的泛化能力。在全连接神经网络中，相邻神经元之间都存在连接（如图2-1左图所示）。当输入层特征维度变得很高时，会导致参数数量急剧增加，从而使计算速度变得非常慢。相比之下， CNN（如图2-1右图所示）使用了局部连接和权值共享的方式，大大减少了需要训练的参数数量，从而提高了计算速度和训练速度。
随着GPU的问世，解决了复杂计算时间久、硬件配置不足的问题，再加上开源的高质量、有标记训练数据的涌现，卷积神经网络在计算机视觉领域掀起了一股潮流，人们开始广泛地应用并不断改进卷积神经网络，逐渐使计算机视觉应用到现实生活中。
2.2 小样本目标检测介绍
2.2.1 小样本目标检测常用方法
近年来，深度学习技术的广泛应用推动了目标检测技术的迅速发展，许多研究人员在各种网络或模型中进行改进以完成相应的任务。如改进的卷积神经网络（DCNN）[32]，改进的单阶段检测器[33]，改进的多阶段检测器[34]，改进的图像分割方法[35]，改进的模板匹配方法[36]，改进的聚类方法[37]等；也有更多的小样本数据集和更多的评估指标，因此也诞生了不同方法的小样本目标检测，主要有四种：基于度量学习的方法[38]，基于数据增强的方法[39]，基于微调的方法[40]，基于元学习的方法[41]。本课题前期针对这四种方法做了一些调查和研究，最终选择了基于微调的小样本学习方法，下面具体介绍一下这四种方法。
2.2.1.1 基于度量学习方法
度量学习（Metric Learning）是一种机器学习方法，它的目标是通过学习一个合适的距离度量（或者叫相似度度量）来使得相似的样本之间的距离尽可能地小，而不相似的样本之间的距离尽可能地大，从而实现对样本的分类和回归。
度量学习的优势在于可以有效地处理高维数据，并且可以解决小样本学习问题。在度量学习中，通常需要定义一个损失函数来衡量度量学习算法学习到的距离度量的好坏，而优化目标则是使得这个损失函数尽可能地小。Hu[42]等人提出了不同于传统的度量学习方法在单一类型的特征表示或多类型特征的级联表示上学习一个距离度量，他们提出的MvML在多视图表示上联合学习多个距离度量的最优组合，MvML的目标函数通过成对约束在大间隔学习框架中制定，在该框架下，每个相似对的距离比每个不相似对的距离小一个间隔，如图2-9是一个基于度量学习的小样本网络结构。
第三章：基于微调的小样本钢材缺陷检测.......................... 32
3.1 小样本数据集构建................................. 32
3.1.1 钢材缺陷分类............................. 32
3.1.2 钢材缺陷尺寸分析.......................... 34
第四章：串行注意力机制的特征金字塔和半监督学习........................ 45
4.1基于注意力机制的特征金字塔................................... 45
4.1.1 特征金字塔模块.................................... 45
4.1.2 注意力机制模块 ....................................... 47
第五章：总结与展望...................................... 59
5.1课题的工作总结..................................... 59
5.2课题下一步研究展望........................................ 60
第四章：串行注意力机制的特征金字塔和半监督学习
4.1基于注意力机制的特征金字塔
4.1.1 特征金字塔模块
网络中的特征图有高层特征图和低层特征图，它们各有优劣，低层特征图在局部和细节上提供了更多的信息，包括边缘和纹理等细节信息。此外，低层特征图计算量较小，速度较快，利于定位，但不利于识别。高层特征图主要包括图像的高层特征，高层特征就是语义特征，但缺单空间信息，因此利于识别，不利于定位。在没有特征金字塔出现的时候，一般的目标检测任务的网络都是在主干网络的最后一层进行识别分类和定位，虽然最后一层为最高层特征图，它的语义信息很丰富，但是其分辨率很低，感受野很大，导致空间信息匮乏。因此如果图中有小目标物体的话，很容易在高层特征的时候和旁边的背景融为一体，无法识别，导致网络中检测不到小目标物体的存在，造成严重的漏检问题。那么也有人想过反过来会怎样呢？即直接在低层特征图中就进行识别分类和回归，但相应的也有问题，低层特征只包含图的部分信息，那么对于大尺寸的目标物体卷积核只能提取到它的一部分特征信息。因此，低层特征图虽然空间信息没有缺失，利于回归定位，但是语义信息又很缺乏，网络最后识别分类的准确率就会很低，判断不了物体的种类。
针对上面的问题，Lin等人提出了特征金字塔（Feature Pyramid Networks，FPN）[68]，解决了上面这两难的情况，他们通过使用三种不同的连接方式：自上而下的路径、自下而上的路径和横向的路径，语义丰富但空间信息缺乏的高层特征和空间丰富但语义信息缺乏的低层特征相结合。通过特征金字塔将高层特征和低层特征结合起来了，但是相应的检测时间并没有增加，因此相比与传统图像金字塔，特征金字塔的方法更优。
第五章：总结与展望
5.1课题的工作总结
钢材作为现代建筑材料中最重要的之一，对于我国经济的发展有着至关重要的贡献。因此，钢材表面的质量愈发重要，尤其是在汽车制造行业。为了满足高标准、高效率、高精度的缺陷检测需求，近年来，人工智能和深度学习技术被广泛应用，并且在钢材表面缺陷检测领域取得了令人瞩目的成果。本课题探索了基于微调的小样本目标检测方法来解决钢材缺陷检测问题，并提出了一系列改进方法进行了实验验证。通过这些改进方法，本课题成功提高了小样本模型的精度，达到了实际工业生产中可使用的标准。因此，将人工智能和深度学习应用到钢材表面缺陷检测是一个值得深入研究的领域和方向，而本课题的研究也为此提供了重要的启示和指导。本课题的主要工作如下：
（1）相关技术的前期准备和研究。首先介绍了本课题研究的背景和意义，并对缺陷检测和小样本目标检测的研究现状进行了充分的学习和研究。接着，对深度学习、小样本目标检测、注意力机制和半监督学习等相关技术进行了详细的学习和研究。
（2）小样本缺陷检测的数据集构建和最优主干网络的选择。首先，对本课题引入的数据集进行了分析和可视化，统计了缺陷的种类、数量和像素尺度，并分析了未来可能面临的难检测原因。然后介绍了小样本数据集设置的标准并构建了本课题的小样本缺陷检测数据集，同时介绍了本课题研究的主要方法，即基于微调的小样本目标检测方法，并在此方法下进行了主干网络对比试验，选择了基于Faster RCNN框架下的ResNet50、ResNet101和YOLOV4、VGG进行小样本实验，实验分布设置小样本数据集为1-shot、3-shot、5-shot、7-shot和10-shot，最后使用检测精度最高的基于Faster RCNN框架下的ResNet101作为本课题后续实验的主干网络。
参考文献（略）