木皮缺陷检测：用 NAS 给 Mask R-CNN 「瘦身」

胶合板生产中，木皮（veneer）上的节疤、虫眼、裂缝直接决定板材等级。这个项目（2020–2021）要在产线速度下完成像素级的缺陷定位与分类。

检测效果

各类缺陷的检测结果，上排为原图、下排为模型输出：

模型：NAS + 多通道 Mask R-CNN

直接上 Mask R-CNN 太重，产线跑不动。我们引入**神经架构搜索（NAS）**自动寻找更精简的骨干结构，配合 Glance Network 先粗筛后精检的多通道设计，在保持精度的同时显著降低计算量、提升速度。

实验设备：

论文

• Li, Zhenye, et al. "Defect detection of industry wood veneer based on NAS and multi-channel mask R-CNN." Sensors 20.16 (2020): 4398.（MDPI 全文）

这是我被引最多的一篇论文（140+ 次引用）。事后看，"用搜索代替手工调结构"这个思路放在今天依然不过时。