缺陷检测图片的方法主要包括以下几种：
分类网络：利用卷积神经网络（CNN）的强大特征提取能力，通过现有的网络结构如AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet、SENet、ShuteNet、MobileNet等进行表面缺陷分类。结合滑动窗口的方式可以实现缺陷的定位。
检测网络：目标定位是计算机视觉领域中最基本的任务之一，也是与传统意义上缺陷检测最接近的任务。基于深度学习的目标检测方法可以划分为两阶段（如Faster R-CNN）和一阶段（如SSD或YOLO）网络。两阶段网络需要首先生成可能包含缺陷的候选框，然后进一步进行目标检测；而一阶段网络直接利用网络中提取的特征来预测缺陷的位置和类别。
分割网络：通过语义分割的方法，将缺陷逐像素从背景中分割出来。例如，基于UNet网络的小样本表面缺陷检测方法，在UNet网络基础上加入BN层，并结合残差网络，以提高缺陷检测的效果。
缺陷的分类
缺陷通常分为以下三类：
缺陷分类：需要分类出缺陷的类别，如异色、空洞、经线等。
缺陷定位：不仅需要获取缺陷的类别，还需要标注出缺陷的位置。
缺陷分割：将缺陷逐像素从背景中分割出来。
以上方法和分类可以帮助在不同的应用场景中选择合适的缺陷检测策略。
