缺陷检测模型在你的开发机上（单张 4090）跑 2000×2000 的图耗时 80ms，精度很好。但产线相机每 200ms 出一张图，工控机上只有一张 T4，实际单张要 600ms，追不上节拍。请按优先级列出你会尝试的优化手段，并说明每一项大概省在哪里。

面试官在考什么

判断候选人是否真的部署过，是否知道瓶颈常在输入分辨率和前后处理，而不是默认"换个轻量模型"就完事。

落地推理速度

回答框架 · 前两步

1. 先 profile，把预处理（图像解码、归一化）、模型推理、后处理（NMS、连通域、形态学）分别计时，很多项目里前后处理占到一半以上，不 profile 就换模型是瞎猜
2. 模型侧：换轻量骨干，用 TensorRT/ONNX Runtime 做算子融合和 FP16/INT8 量化，T4 上 INT8 通常能带来明显加速

延伸阅读

• 项目深挖：五层结构下的追问与逐字稿

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• 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？
• 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。
• 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？
• 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。