1 解决GPU推理比CPU还慢的问题，调整如图下面两个地方。
2 对于检测模型，标注框略大于瑕疵，可以提到置信度。
3 批次大小不是越大越好，过大会导致训练速度大幅下降。
4 适当增大训练入口大小，可以更好的检测较小的瑕疵。
5 不同产品，即使背景差异大，也可以混合训练
6 针对图像进行裁剪，能更好的识别小瑕疵（训练小图，同时推理小图）
7 针对溢胶标注的思考
溢胶瑕疵呈现为又细又长白色长条。一开始贴着标注多边形标注，效果不佳只有0.2分，后续又改为分多端标注，效果更差只有0.1分。最后标注时将其背景（黑边）一起标注，分数提示到0.88。
这可能是因为给瑕疵一定的背景，更利于瑕疵的识别和定位！！