新产线导入一种新缺陷（压伤），目前只有 15 张标注图，2 周内要上线一个能用的模型。产线上有大量无标注的 OK 图可用。请给出你的完整方案：走哪条技术路线、怎么扩样、怎么验证，以及上线时用什么形态。

面试官在考什么

考察在极少标注下是否知道"先异常检测后分类"的工业惯例，以及能不能给出可验证的评估标准和渐进上线策略，而不是只会说微调预训练模型。

少样本

回答框架 · 前两步

1. 主路线优先走无监督/自监督异常检测：用海量 OK 图建模正常分布，15 张压伤图只用于挑特征层、选阈值和验证，缺陷样本少时这条比有监督更稳。
2. 若有监督走：冻结 backbone 只训 head 或轻量适配，小学习率、强正则、早停，配合几何与光度增强，控制参数量避免 15 张就记住。

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