新产线来了一个新缺陷类型，客户只给了 5 张该缺陷的图（带像素级标注），要求一周内上线能检出它。你手上另有其他产线采集的 2 万张正常图和 300 张其他类型缺陷图。请给出你的方案，并说明这 5 张图在你的方案里具体起什么作用。

面试官在考什么

判断候选人是否真做过少样本工业场景，尤其是能不能想到"5 张留作验证和阈值标定、而不是拿去训练"这个反直觉但正确的做法。

少样本

回答框架 · 前两步

1. 5 张不足以做监督训练，更合理的用法是当测试/阈值标定集：先在 2 万张正常图上做无监督异常检测，或用已知 300 张缺陷图训有监督分割，再用这 5 张确认能否报出
2. 如果一定要监督训练：以预训练骨干加线性探针或度量学习（原型网络）为主，冻结 BN 和大部分层，只训分类头，配合旋转、亮度、模糊、局部裁剪等强增强

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• 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？
• 你的训练集有 20 万张 OK 图、800 张缺陷图，缺陷分 5 类：划痕 500 张、脏污 150 张、凹坑 40 张、压伤 60 张、异物 50 张。目标是把 5 类都做到可用。请给出你处理不平衡的具体动作顺序和取舍，并说明每一步是为了解决哪个层面的不平衡。