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未來智能化戰爭無人集群作戰中,計算力的云邊端供給成為重要模式,其邊緣計算技術作為關鍵使能技術,能解決作戰邊緣任務執行實時性差、帶寬受限、數據安全等問題。闡明無人集群背景下邊緣計算的概念和技術內涵,給出一個面向戰術邊緣的云-邊-端分布式系統框架,以實現無人集群作戰的信息互聯互通、戰場局部和全局態勢感知、群智能決策和協同控制;對該框架涉及的關鍵技術,包括邊緣計算框架、邊云協同、計算卸載、邊緣指揮控制等關鍵技術展開綜述;展望和總結了無人集群作戰下的邊緣計算技術,為未來智能化戰爭邊緣戰術提供了參考。

無人集群作戰是指通過多無人平臺的傳感設備獲取戰場實時數據,并通過可靠通信網絡實現信息交換,充分發揮自身作戰能力,以最大化作戰效益的一種作戰模式。該模式具有分布式決策、體系魯棒性高、效費交換比高等優勢,目前已成為未來無人作戰發展的主要趨勢之一。現代作戰中高效信息流通是保障作戰效率的關鍵因素。由于作戰環境充滿電磁輻射干擾,向云服務中心的請求通常會受限于較高的傳輸成本和時延。另外,對于傳統的中心式作戰決策模式,由于由局部態勢信息向中心的共享存在滯后和不一致問題,無法將決策中心、戰地指揮所與信息流末端的作戰平臺形成統一的調度和管理。通常高層決策中心決策時所依賴的信息已經過逐級處理,這勢必會把部分對態勢評估有價值的信息忽略掉。同時隨著越來越多的智能化作戰平臺投入戰場,終端會產生大量的數據而得不到及時的利用,龐大的信息整合與處理對指揮決策而言是一大挑戰。根據《解放軍報》2021年11月30日的作戰專論“智能化戰爭:強者勝的三個維度”,未來智能化戰爭中,連接力、計算力、認知力等新的戰斗力因子成為左右戰爭勝負的新變量,其中計算力強者勝理念推動了算力的云邊端供給模式。特別是近年來,美軍大力發展類似F-22戰機充當“戰斗云”(云+邊+端計算模式),提高無人系統的人工智能技術含量,以推動自主作戰平臺的自協同能力提升等。基于當前無人集群作戰的背景下,戰場決策與控制權逐漸從云上向戰術邊緣下沉,從平臺的角度來看,旨在充分開發邊緣平臺數據獲取、自主決策的能力。從作戰任務環境來看,決策與控制的下沉彌補了單平臺資源緊缺、信息受限、能力不足等缺點,能夠針對日益復雜的任務和動態變化的作戰邊界做出及時響應。云邊端模式下的邊緣計算具備低延遲、高安全性、低流量等優勢,能夠提供作戰平臺高可靠和隱私保護的本地計算服務,在軍事領域具有廣泛的應用需求和前景[1]。為此本文擬面向未來智能化戰爭的無人集群作戰技術,研究“云+邊+端”計算模式下邊緣計算的發展現狀和未來趨勢。本文對無人集群、邊緣計算的發展簡史以及整體過程進行縱向簡述,提出面向戰術邊緣的云-邊-端分布式系統框架,引出目前無人集群作戰背景下邊緣計算的關鍵技術;綜述了該框架涉及的邊緣計算框架、邊云協同、計算卸載、邊緣指揮控制等關鍵技術;闡明了無人集群邊緣計算發展趨勢并對全文進行了總結。

近年來,基于會話的推薦方法受到學術界的廣泛關注。隨著深度學習技術的不斷發展,不同的模型結構被 應用于基于會話的推薦方法中,如循環神經網絡、注意力機制、圖神經網絡等。該文對這些基于會話的推薦模型進 行了詳細的分析、分類和對比,闡明了這些方法各自解決的問題與存在的不足。具體而言,該文首先通過調研,將 基于會話的推薦方法與傳統推薦方法進行比較,闡明基于會話的推薦方法的主要優缺點;其次,詳細描述了現有的 基于會話的推薦模型如何建模會話集中的復雜數據信息,以及這些模型方法可解決的技術問題;最后,該文討論并 指出了在基于會話推薦的領域中存在的挑戰和未來研究的方向。

隨著大數據時代的到來,互聯網的規模日益龐 大,這為用戶帶來極其豐富且復雜的信息,使得用戶 能方便、快捷地獲取信息。然而,面對海量的信息, 用戶往往不能迅速地獲取自己需要的內容,導致對 信息的使用效率有所下降,也就是所謂的信息超載 (InformationOverload)[1]。解決信息超載問題,目 前有兩個常用的方法,一是搜索引擎,二是推薦系 統。推薦系統根據用戶的個人信息或歷史行為來學 習用戶的興趣偏好,并為用戶生成其感興趣的推薦 序列。目前,推薦系統應用于許多領域[2],例如,電 子商 務[3]、新 聞 推 薦[4-5]、音 樂 推 薦[6]以 及 位 置 服 務[7]等。傳統推薦方法主要包括兩種:一是基于內 容的推薦方法,二是基于協同過濾的推薦方法。基于內容的推薦方法[8]是根據用戶(User)的 興趣簡介與項目(Item)的特征描述實現推薦。其 中,用戶的興趣簡介也就是用戶的興趣偏好,它可以 來源于用戶主動輸入,但往往是從用戶與過去項目 交互中獲得的;項目的特征描述可以是項目的描述 或用戶對該項目的評論。基于內容的推薦方法在一 定程度上可以解決冷啟動(Cold-Start)問題[9]。同 時,基于內容的推薦方法具有很好的可解釋性,但基 于內容的推薦方法在項目的特征提取上存在一定難 度,且難以挖掘出用戶的潛在興趣偏好。

基于協同過濾的推薦方法是基于用戶或項目間 的相關性進行推薦的方法,主要可以分為兩類,即基 于用戶的協同過濾以及基于項目的協同過濾。基于用 戶的協同過濾,也可稱為 K-NN(K-NearestNeighbor) 協同過濾,其核心思想是根據用戶的歷史行為找到 與當前用戶行為偏好相似的用戶,然后為該用戶推 薦這些相似用戶感興趣的項目。基于項目的協同過 濾的方法關注的不是用戶之間的相似性,而是項目 之間的關聯性,也就是說,若兩個項目被相同的用戶 喜歡或不喜歡,那么這兩個項目是相關的,系統為用 戶推薦相關的項目[10]。基于協同過濾的推薦方法 能夠挖掘出用戶的潛在興趣,幫助用戶發現新的興 趣,提高推薦的質量,但是其難以解決冷啟動問題; 同時,基于協同過濾的推薦方法受到數據稀疏性的 影響,隨著數據量的增大,數據的稀疏性也隨之增大 (如一個用戶只與所有項目中的幾個有交互),這就 使得計算最鄰近(最相似)用戶或項目的準確率降 低,影響最終推薦結果。

以上傳統的推薦方法各有優缺點,隨著互聯網 規模的增大,數據量也越來越大,傳統推薦方法的不 足也越來越明顯。除了它們各自的缺點外,傳統推 薦方法存在的共同點是:只能夠考慮用戶長期靜態 偏好,而忽略了用戶興趣隨時間的變化。因而出現 了序列 推 薦 (SequentialRecommendation)[11]。這 一類專注于行為序列性的推薦模型,通過對用戶歷 史行為的序列化建模,學習用戶的興趣,進而對用戶 進行相關推薦。隨著序列推薦的深入研究,其弊端也開始出現, 即:偏向于長期興趣的學習,而忽略了用戶短期內 偏好的轉移,使得用戶在某一段時間內的興趣變化 被其歷史交互行為所掩蓋,從而生成不可靠的推薦 結果。產生這個問題的原因是忽略了用戶行為的事 務性結構,例如用戶之前長期購買牛仔褲,某一時段 突然喜歡運動褲,但由于用戶購買的牛仔褲歷史記 錄遠遠多于運動褲,使推薦系統認為用戶的偏好仍 為牛仔褲。在此背景下,將用戶行為分解成更小的 粒度,考慮用戶行為的事務性結構,捕捉用戶短期偏 好的轉移是十分有必要的,因此基于會話的推薦系 統(Session-BasedRecommendationSystem,SBRS) 得到了快速的研究和發展.

基于會話的推薦方法是將用戶的全局交互行為 分割成一個個更小粒度的事務單元,每個事務單元 是由用戶的部分交互行為組成的,這些事務單元被 稱為會話[12-13]。會話可以在不同的場景中表現出 不同的含義,例如,在電子商務領域,會話可以是用 戶一次購買的物品,或一小時內添加到購物車的商 品;在旅游場景,會話可以是用戶一年內游玩的景 點;另外,會話也可以是用戶一小時內瀏覽的網頁、 一天內看的電影等。基于會話的推薦算法通過學習 這些會話內以及會話間項目的依賴關系,挖掘出用 戶的興趣偏好,并為用戶生成其感興趣的推薦列表。如圖1所示,用戶的購物行為構成用戶與項目的交 互序列,其中,U 表示用戶、V 表示項目、S 表示會 話。在傳統的推薦方法中往往通過全局的項目序列 來挖掘用戶興趣,而在基于會話的推薦系統中,用戶 的購物行為會根據購物的次序將用戶行為分割成粒 度更小的會話,以這種方法保留用戶行為的事務結 構,獲取用戶行為中更多的轉換信息和依賴關系;基 于會話的推薦方法不僅僅關注用戶最新的交互行 為①,同時包括當前會話中其他項目②以及歷史會話對當前推薦結果的影響,這種只需要根據會話中物 品依賴關系進行推薦的特性,使其能夠為匿名用戶 進行推薦。總的來說,基于會話的推薦方法以會話 作為基本單元,不僅能夠捕捉更多的項目間的轉換 信息和依賴關系,還能聚焦于當前會話,適時捕捉到 用戶興趣的變化,從而改善推薦的效果。

基于會話推薦方法解決了傳統推薦系統只關 注用戶長期 靜 態 偏 好、無 法 及 時 發 現 用 戶 興 趣 變 化的問題。但 是,基 于 會 話 的 推 薦 方 法 仍 存 在 一 些問題,例如,基于會話的推薦方法難以捕捉用戶 長期靜態偏好。表1在輸入、核心思想、優點與缺 點等方面,將 傳 統 的 推 薦 方 法 與 基 于 會 話 的 推 薦 方法進行了 對 比,能 直 觀 地 表 現 出 各 類 推 薦 方 法 的優勢與不足。

針對基于會話推薦方法存在的問題,許多學者 開展了深入的研究。近年來,深度學習的發展為基 于會話的推薦方法帶來了機遇。隨著深度學習在自 然語言處理、語音識別、圖像識別等多個領域的突破 性進展,循環神經網絡(RecurrentNeuralNetwork, RNN)、圖 神 經 網 絡 (Graph Neural Networks, GNN)等深度學習模型被應用于基于會話的推薦算 法中。目前,隨著新技術的不斷發展,國內外的基于 會話的推薦領域的綜述性文章[12]較少,且這些文章 并未對目前已提出的方法和已解決的問題進行詳細 的對比、分析和總結。因此,一篇詳細歸納和總結在 基于會話的推薦領域已取得的進展的綜述文獻十分 必要。本文對基于會話的推薦方法進行了詳細、全 面的調研,對已有的研究成果進行梳理,以期對從事 推薦算法和系統的理論研究及實踐開發人員提供參 考和啟發。

2. 基于會話推薦方法的分類

近年來,基于會話的推薦方法發展迅速,眾多學 者提出了大量的模型和方法,本節從技術角度對基 于會話的推薦方法進行分類。首先介紹如協同過 濾、矩陣分解、馬爾科夫鏈等的傳統會話推薦方法; 進而介紹基于深度學習的會話推薦方法,包括循環 神經網絡、注意力機制、圖神經網絡等,最后介紹基于強化學習的會話推薦方法.

2.1 傳統的會話推薦方法

2.1.1 基于協同過濾的會話推薦方法 協同過濾[14]是傳統的推薦系統中常用的方法, 其主要包括兩種算法:基于用戶的最鄰近算法[15] 和基于項目的最鄰近算法[16]。

2.1.2 基于矩陣分解的會話推薦方法 推薦方法往往是通過分析用戶的歷史交互數據 來挖掘用戶偏好,通常這些數據包含兩種類型:用 戶和項目。這些數據可以構成一個矩陣,一維代表 用戶,另一維代表用戶感興趣的項目。但由于大多 數用戶只與少量項目交互,因此該矩陣是比較稀疏 的,單純依賴這種稀疏矩陣去產生推薦的正確率是 十分低下的。矩陣分解通過補充隱式反饋信息構造 一個相對稠密的矩陣,然后將用戶和項目映射到同 一潛在向量空間中,使得每一個用戶u 都對應一個 潛在的向量qu,每一個項目v 都對應一個潛在向量 pv,此 時,用 戶 u 對 項 目v 的 評 分ru,v 可 表 示 為 式(4),即用戶的潛在向量qu 表示與項目的潛在向 量表示pv 的點乘。

2.1.3 基于馬爾科夫鏈的會話推薦方法 協同過濾為了尋找用戶或項目的鄰居,往往過 于依賴用戶與系統的歷史交互數據,尤其是用戶對 項目的評級(評分)信息,但是忽略了用戶與項目交 互的順序性。例如,用戶在瀏覽商品時,用戶的點擊 瀏覽操作是有次序的(一個商品到另一個商品),協 同過濾無法對這種順序行為進行建模,從而無法挖 掘出用戶行為的序列模式。

2.2 基于深度學習的會話推薦方法

隨著算力的不斷提升和深度學習的不斷發展, 越來越多的科研人員將深度學習應用到基于會話的 推薦方法中,并取得了一系列的成果。基于深度學 習的會話推薦方法不僅能夠分析數據間的顯式聯 系,還能夠學習到用戶、項目等數據的隱式特征,生 成表達能力強大的嵌入表示,進行更可靠的推薦。不同的深度學習模型被應用于基于會話的推薦 系統中來解決不同的問題。例如,會話集常按照時 間戳或用戶實際的交互順序來進行分割,會話集中 的會話往往具有序列關系,同時,會話中的項目也具 有順序關系,因此對序列關系敏感的循環神經網絡 被應用于基于會話的推薦方法中。傳統的推薦方法 往往只能夠考慮到用戶的長期偏好,而基于會話的 推薦方法將用戶行為分割成更小粒度的會話集,通 常只能聚焦于用戶的短期偏好。為了使基于會話的 推薦方法既能考慮用戶的長期偏好也能夠關注用戶 的短期偏好,注意力機制被應用其中;圖神經網絡能 夠建模會話集中復雜的項目轉移關系,從而學習出 表達能力極強的項目嵌入表示,在基于會話的推薦 方法中廣泛應用。后文將根據模型類別對已有的推 薦方法進行分類總結,并對各類方法進行詳細對比。

2.3 基于強化學習的會話推薦方法

會話推薦通常以自監督進行訓練,給定會話序 列,計算下一項推薦。這種訓練模式可能會根據項 目相關性找出最優的結果,但是對于用戶來說有可 能還有其他需求。近年來,推薦結果多樣性和新穎 性的重要程度逐漸提高,因為推薦多樣化的項目更 有可能符合用戶的實際需求。為了針對上述多個目標優化推薦系統,通常需 要用可微函數進行優化,然而在目標只能以不可微 的形式 呈 現 的 領 域 難 以 使 用 多 目 標 優 化 (MultiObjectiveOptimization,MOO)。為了解決這一問 題,Stamenkovic等人[61]使用強化學習(ReinforcementLearning,RL)的策略,引入了標量化多目標強 化 學 習 (Scalarized Multi-Objective Reinforcement Learning,SMORL)方法。SMORL 使用單個強化 學習智能體(Agent)同時滿足三個可能相互沖突的 目標:提高點擊率,使推薦多樣化,以及引入新項 目。該模型專注于選擇的獎勵,同時保持高相關性 排名性能。

3 數據優化及數據集

基于會話的推薦方法與傳統推薦方法或序列推 薦方法[11]的不同點也體現在數據結構上,基于會話 的推薦方法是以會話作為數據的基本單元。會話是 用戶行為被分解后形成的一個個有序項目組,在會 話間不僅能夠找到項目序的關系,也能夠聚焦于用 戶行為的事務特性①。在深度學習被應用于基于會話的推薦領域初 期,由于訓練數據存在一些問題,導致最終的推薦效 果并不是十分理想。因此,許多學者在數據預處理、 排名損失函數[62]等方面進行了優化。其中較為典 型的是 Tan等人[63]提出的優化策略。

4 基于會話的推薦方法未來研究方向

近年來,基于會話的推薦方法快速發展,眾多學 者針對已存在的問題提出了不同的模型方法,如上 文提到的利用循環神經網絡挖掘會話中項目的序列 模式、利用圖神經網絡建模項目間復雜的轉換關系 等。但目前對于基于會話的推薦方法的研究仍處于 初級階段,仍存在一些挑戰,這些挑戰是未來值得研 究的方向。本節將針對基于會話的推薦方法可能面 臨的挑戰進行闡述。(1)基于會話的推薦中的長期偏好;(2)用戶多行為聯合推薦; (3)下一個會話的推薦; (4)跨域會話推薦

5 結論

本文對基于會話的推薦方法進行了詳細地調 研。首先分析了傳統推薦方法的優劣勢,針對其只 能學習用戶長期偏好的問題,闡明了基于會話的推 薦方法捕捉用戶短期偏好的重要意義,并詳細介紹 了基于會話推薦方法的工作原理和目標。其次,本 文對當前已有的基于會話的推薦算法進行了分類總 結,對比了基于不同模型下的推薦方法的優劣勢,并 詳細介紹了這些模型方法的工作原理,如基于循環 神經網絡的會話推薦方法建模會話中項目的序列模 式,基于注意力機制的會話推薦方法捕捉用戶當前 的主要意圖,以及基于圖神經網絡的會話推薦方法 建模會話上下文項目的轉換等。最后,針對基于會 話的推薦方法可能面臨的挑戰和有潛力的研究方向 進行了說明。

雷達目標檢測技術能夠判斷回波信號中目標存在與否,并提取目標位置信息。隨著雷達圖像 質量的提升和人工智能技術的發展,利用雷達圖像數據通過深度學習方法實現雷達目標檢測功能成為一種 新的思路。該文首先從雷達目標檢測原理入手,對傳統和現代兩類檢測方法進行了梳理,分析了各類檢測 方法的特點及適用性。然后針對現代雷達回波信號復雜性增大導致傳統檢測方法統計建模難的問題和機 器學習方法特征提取難度大的問題,對深度學習目標檢測方法進行了歸納,主要從深度學習算法、雷達回波 圖像數據類型和應用場景三個方面進行總結。最后分析了深度學習在雷達目標檢測應用中面臨的挑戰,展 望了未來的發展趨勢。目標檢測作為雷達的基本功能之一,是雷達 目標跟蹤和目標識別的前提,其檢測性能的好壞 決定了雷達探測能力的高低。雷達接收的回波 中,既有目標,也有雜波和噪聲等干擾信號。雷達 目標檢測技術的本質是在噪聲和雜波條件下對目 標存在與否的判決問題和目標的定位問題。目標 定位問題可以通過測量回波信號的延遲時間和雷 達天線的方向性予以解決。判決問題是當前雷達 目標檢測面臨的主要挑戰。 早期的雷達大多采用非相參體制,沒有專門 的信號處理設備,目標檢測功能是在雷達顯示器 上,通過人工觀測回波幅度的高低來實現。雖然 人工檢測方法在目前許多雷達中仍有使用,但人 工觀測無法適應長時間的工作和大批量目標的處 理。因此,需要雷達具備目標自動檢測功能。雷達目標自動檢測技術根據檢測門限和判決準則判 斷是否存在目標。雷達目標自動檢測的理論基礎 是統計檢測理論。實際上,雷達回波信號的統計 特性無法預知,導致檢測門限難以確定。檢測門 限過高會造成漏警,檢測門限過低會導致虛警。 為了解 決 這 個 問 題,恒 虛 警 率 (ConstantFalse AlarmRate,CFAR)檢測技術[1]應運而生。但傳 統的CFAR檢測技術主要通過回波能量實現目標 檢測,由于可用于參考的單元環境有限,易受到資 源的限制,對于微弱目標易造成漏警[2]。 近年來,深度學習技術在光學圖像處理領域 的應用發展迅速,尤其在目標檢測[3]、圖像分類[4] 和圖像分割[5]等方面成果顯著。由于雷達技術的 進步,雷達分辨率逐漸提升,不同形式的雷達圖像 數據的質量越來越好。雖然雷達圖像信息量比光 學圖像嚴重不足,在成像機理、目標特性、分辨率 等方面存在差異,但深度學習強大的圖像特征自 動提取能力,為雷達目標檢測技術提供了一種新 的思路。在圖像層面上,可將雷達目標檢測視為 一項計算機視覺任務,在圖像中將目標與背景進 行區分,并對每個目標進行精準定位和分類標簽 預測,從而實現雷達目標檢測功能。

顯著性目標檢測旨在對圖像中最顯著的對象進行檢測和分割，是計算機視覺任務中重要的預處理步驟之一，且在信息檢索、公共安全等領域均有廣泛的應用.本文對近期基于深度學習的顯著性目標檢測模型進行了系統綜述，從檢測粒度的角度出發，綜述了將深度學習引入顯著性目標檢測領域之后的研究成果.首先，從三個方面對顯著性目標檢測方法進行了論述：稀疏檢測方法，密集檢測方法以及弱監督學習下的顯著性目標檢測方法.然后，簡要介紹了用于顯著性目標檢測研究的主流數據集和常用性能評價指標，并對各類主流模型在三個使用最廣泛的數據集上進行了性能比較分析.最后，本文分析了顯著性目標檢測領域目前存在的問題，并對今后可能的研究趨勢進行了展望.

近年來, 隨著深度學習技術的廣泛應用, 人機對話研究取得了突破性進展. 但是, 目前的人機對話系統大多是在人機雙方參與的假設下進行設計的, 而更具挑戰性的人機多方對話的研究和應用尚不成熟. 本文將立足于自然語言處理領域, 對近幾年基于深度學習的多方對話研究進展進行綜述. 首先從人機對話角度出發, 整理多方對話系統的關鍵問題和已有解決方案; 然后, 梳理基于多方對話的其他自然語言處理任務; 之后, 總結已有多方對話研究的數據集, 并分析現有數據集的局限性和改進方案; 最后, 展望多方對話研究的未來發展趨勢.

摘要: 群體智能系統擁有廣泛的應用前景. 當前的群體智能決策方法主要包括知識驅動、數據驅動兩大類, 但各自存在優缺點. 本文指出, 知識與數據協同驅動將為群體智能決策提供新解法. 文章系統梳理了知識與數據協同驅動可能存在的不同方法路徑, 從知識與數據的架構級協同、算法級協同兩個層面對典型方法進行了分類, 同時將算法級協同方法進一步劃分為算法的層次化協同和組件化協同, 前者包含神經網絡樹、遺傳模糊樹、分層強化學習等層次化方法, 后者進一步總結為知識增強的數據驅動、數據調優的知識驅動、知識與數據的互補結合等方法. 最后, 從理論發展與實際應用的需求出發, 指出了知識與數據協同驅動的群體智能決策中未來幾個重要的研究方向.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c210118

精準地預判網絡流量變化趨勢可以幫助運營商準確預估網絡的使用情況，合理分配并高效利用網絡資源，以滿足日益增長且多樣化的用戶需求。以深度學習算法在網絡流量預測領域的進展為線索，闡述了網絡流量預測的評價指標和目前公開的網絡流量數據集及應用，具體分析了網絡流量預測中常用的深度信念網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡和長短時記憶網絡共四種深度學習方法，并重點介紹了近年來針對不同問題所提出的改進神經網絡模型，總結了各模型特點及應用場景。最后對網絡流量預測未來發展進行了展望。

//cea.ceaj.org/CN/abstract/abstract39601.shtml

行人再識別的主要任務是利用計算機視覺對特定行人進行跨視域匹配和檢索。相比于傳統算法,由數據驅 動的深度學習方法所提取的特征更能表征行人之間的區分性。對行人再識別的背景及研究歷史、主要面臨的挑 戰、主要方法、數據集及評價指標進行了梳理和總結。主要從特征表達、局部特征、生成對抗網絡三個方面對行人 再識別的算法進行分析,列舉了行人再識別9個常用數據集、3個評價標準和14種典型方法在 Market1501數據集 上取得的準確率,最后對行人再識別的未來研究方向進行展望。

摘要：近年來,基于深度學習的表面缺陷檢測技術廣泛應用在各種工業場景中.本文對近年來基于深度學習的表面缺陷檢測方法進行了梳理,根據數據標簽的不同將其分為全監督學習模型方法、無監督學習模型方法和其他方法三大類,并對各種典型方法進一步細分歸類和對比分析,總結了每種方法的優缺點和應用場景.本文探討了表面缺陷檢測中三個關鍵問題,介紹了工業表面缺陷常用數據集.最后,對表面缺陷檢測的未來發展趨勢進行了展望.