工业质检：2K×2K 灰度图做像素级缺陷分割，3 类缺陷，部分缺陷只有 20×20 像素；训练集 2000 张（标注贵），线上单张要求小于 200ms，单卡 40GB 显存。请给出你会选的结构、输入分辨率与训练/推理策略，并说明你怎么保证那 20×20 的缺陷不被下采样吃掉。

面试官在考什么

判断候选人能否在“高分辨率输入、显存、小目标、延迟”四者之间做出可执行的取舍，而不是背 U-Net/DeepLab 的优劣清单。

分割网络

回答框架 · 前两步

1. 输入分辨率由目标尺寸反推：20×20 的缺陷若在 1/8 特征图上只剩 2.5 像素，就要把总下采样倍数控制在 4–8，或提高输入分辨率/切 patch，两种做法的显存代价要分别算。
2. 结构选择：高分辨率 + 小目标 + 边界精细时 U-Net 类 skip 最直接；DeepLab 类空洞卷积能在少下采样的前提下扩大感受野，但 2K 下显存吃紧；2000 张数据上 Transformer 分割（SegFormer/Mask2Former）容易过拟合，要谨慎。

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