某厂两条产线要做统一的缺陷检测模型。A 线每天产出约 20 万张图，良品率 99.5%，累计缺陷图 1000 张（划痕 600、脏污 300、其他 100）。B 线是新产品，收集两周只有 80 张缺陷图（类别与 A 线不完全重合），良品图 5 万张。你会怎么构建和划分数据集？请具体说清：以什么单元划分 train/val/test、跨线数据怎么用、长尾的“其他”类怎么处理、测试集怎么设计才能反映上线后的真实表现。
面试官在考什么
判断候选人是否理解工业数据的划分单元、分布对齐和评测协议，而不是只会写 random_split。
回答框架 · 前两步
- 划分单元必须是独立实体：产品批次、时间段、工位或相机，不能按图随机切；否则同一物理缺陷的近邻 patch 跨集泄漏，指标虚高。
- 测试集要覆盖上线分布：按缺陷类别分层、保留长尾，报告 per-class recall 和混淆矩阵，而非只报一个总体 mAP。
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延伸阅读
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- 工业缺陷检测里缺陷样本极少。你简历写"准确率 85%→95%"，请说明：类别不平衡你具体怎么处理的？为什么在这种情况下"准确率"往往不是个好指标？
- 某产线一条工位用同一台工业相机连续拍了 30 天，共 50 万张图，其中质检员框选标注出的缺陷图 300 张，缺陷类型有划痕、脏污、凹坑三种。数据按采集时间顺序存放在同一个目录里，同一件产品经过该工位时会被连拍 8~10 帧。你接手后，从拿到这批数据到切出可用的 train/val/test，你会做哪几件事？划分方式为什么这么选？
- 你接手一条产线的缺陷检测项目：A 线有 18 个月历史图像，但缺陷定义在这期间改过 3 次（标签体系漂移，比如原来叫“划伤”的现在被拆成“线性划伤”和“压痕划伤”）；B、C 线刚上线 2 个月，只有 300 张已标注图，标注由质检员兼职完成，同一张图两个人标的框 IoU 只有 0.4。你的目标是 6 个月内把模型迭代到可上线。请说清楚：第一版训练集你怎么组、历史数据用不用怎么用、标注一致性你怎么管、以及你会向产线/质量团队要什么配合。
- 某产线连续采集了 5000 张图像，其中只有 40 张含缺陷，且这 5000 张是同一天、同一台相机、同一光照条件下拍的，同一块产品有时会连拍多张。现在你要训一个缺陷分割模型，请说明你会怎么划分训练/验证/测试集，为什么不能直接把 5000 张随机打乱按 8:2 分？如果把模型部署到另一条产线上，最可能出现什么问题？
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- 训练集里良品与缺陷的比例是 200:1，缺陷中划痕类占 80%。当前用交叉熵训练，在 0.5 阈值下缺陷 recall 只有 0.3、precision 0.98，业务明确要求漏检率必须降下来。你会先动哪一步？请给出一条可落地的调整路径，并说清每一步在训练端还是推理端生效、会带来什么副作用、怎么验证是它起了作用。