2025MathorCup大数据竞赛A题思路分析模型代码，完整模型论文持续更新见文末名片

咱们今天就盯着赛道A（集装箱破损检测）往细了说，从数据怎么收拾、模型怎么选、代码怎么写，到每个环节要踩的坑，全给你捋明白——全程不沾赛道B的边，就扣着A题的需求来。

首先得明确，A题的核心是“跟图片打交道”，但图片里全是坑：港口背景乱（机器、天空、地面混在一起）、光照一会儿亮一会儿暗、还有反光阴影雨水渍，更头疼的是数据不均衡——没破损的图可能占一大半，有破损的里还分“大锈蚀”“小裂纹”，小裂纹的样本可能少得可怜。所以第一步必须先把数据“捋顺”，不然模型学半天全学歪了，要么把背景当破损，要么漏了小裂纹。

一、先搞定“数据预处理”——这是所有模型的基础，比选模型还重要

咱们先解决A题里提到的“背景复杂、干扰多、数据不平衡”这三个破事，代码用Python+OpenCV+Albumentations（处理图像超好用的库）来写，咱们一步步来：

1. 先给图片“减减肥”——去掉没用的背景

港口的图里，集装箱可能只占中间一部分，周围的机器、天空都是干扰。咱们可以先做“粗定位”：要么用简单的边缘检测（Canny算法）把集装箱的矩形轮廓抠出来，要么如果数据集里有标注（比如标了集装箱的位置），直接按标注裁图。
举个代码例子，用边缘检测抠集装箱：

import cv2
import numpy as np

def crop_container(image):
    # 转灰度图，方便边缘检测
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 去噪（高斯模糊），避免把污渍当边缘
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)
    # 边缘检测（Canny），调阈值找集装箱的硬边缘
    edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)
    # 找轮廓，只留面积最大的（大概率是集装箱）
    contours, _ = cv2.findContours(edges.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    if not contours:
        return image  # 没找到轮廓就返回原图
    max_contour = max(contours, key=cv2.contourArea)
    # 给轮廓画个 bounding box
    x, y, w, h = cv2.boundingRect(max_contour)
    # 裁剪集装箱区域（留10个像素边距，避免裁掉边缘破损）
    cropped = image[y-10:y+h+10, x-10:x+w+10]
    # 防止裁剪出负坐标（比如集装箱靠 edge）
    cropped = np.clip(cropped, 0, 255)
    return cropped

这么一弄，图片里就只剩集装箱了，背景干扰少了一大半。

2. 给图片“做美容”——解决光照、反光、阴影

A题里提到的光照变化、反光、阴影，会让同一个破损在不同图里看起来不一样，模型认不出来。咱们用“图像增强”来解决：
光照/反光：调亮度、对比度，用“直方图均衡化”（CLAHE，比普通均衡化效果好）；
阴影：用“灰度世界法”或者“Retinex算法”去阴影，这里给个简单的去阴影代码；
污渍：加轻微的高斯模糊或者椒盐噪声（反过来想，训练时让模型见过“脏图”，测试时就不怕污渍了）。

import albumentations as A

# 定义增强 pipeline（训练用，测试不用随机增强）
train_transform = A.Compose([
    # 先裁剪集装箱（刚才写的函数）
    A.Lambda(image=crop_container),
    # 调整大小（统一输入尺寸，比如640x640，方便模型处理）
    A.Resize(height=640, width=640),
    # 解决光照：随机调亮度、对比度、饱和度
    A.RandomBrightnessContrast(brightness_limit=0.2, contrast_limit=0.2, p=0.5),
    # 解决反光：随机调HUE（色调），模拟不同光线颜色
    A.HueSaturationValue(hue_shift_limit=10, sat_shift_limit=15, val_shift_limit=10, p=0.5),
    # 去阴影（简单版：用图像均值减阴影区域）
    A.Lambda(image=lambda x: remove_shadow(x)),
    # 数据扩充（解决数据不平衡）：随机翻转、旋转
    A.HorizontalFlip(p=0.5),
    A.RandomRotate90(p=0.5),
    # 加轻微模糊，模拟污渍
    A.GaussianBlur(blur_limit=(3, 5), p=0.3),
    # 转Tensor（给PyTorch用）
    A.ToFloat(max_value=255.0),
])

# 去阴影函数（简单有效版）
def remove_shadow(image):
    if len(image.shape) == 3:
        gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    else:
        gray = image
    # 用闭运算（先膨胀再腐蚀）找出阴影区域（暗的大块区域）
    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (20,20))
    closed = cv2.morphologyEx(gray, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
    # 阴影区域 = 原图灰度 闭运算结果（暗的地方差值大）
    shadow_mask = cv2.absdiff(gray, closed)
    # 阈值化，把阴影区域标出来
    _, shadow_mask = cv2.threshold(shadow_mask, 10, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)
    # 用周围非阴影区域的均值填充阴影
    mean_val = cv2.mean(gray, mask=cv2.bitwise_not(shadow_mask))[0]
    gray[shadow_mask == 255] = mean_val
    # 转回去彩色图
    if len(image.shape) == 3:
        return cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR)
    return gray

3. 解决“数据不平衡”——别让模型只认“没破损”

A题里说“无残损图片远多于有残损”，还有“裂缝样本少”。咱们用两种办法：
过采样：对“有残损”的图多做几种增强（比如旋转、翻转、调亮度），相当于造更多有破损的样本；
加权损失：训练时给“少样本类别”（比如裂缝）更高的权重，比如没破损的样本权重设1，裂缝设5，让模型更重视少样本。

二、问题1：二分类（有没有残损）——简单但要“稳”

这个任务不用找位置，就判断“有/无”，核心是“别漏检”（漏了破损会出安全事故，比误检严重）。所以模型不用太复杂，用“迁移学习”（站在巨人肩膀上）最划算——拿预训练好的图像分类模型改改就行。

1. 选模型：优先ResNet50/EfficientNetB0

这俩模型成熟、效果好，还不占太多显存。ResNet50抗过拟合能力强，EfficientNetB0更轻量（速度快），选一个就行。咱们用PyTorch来写，因为灵活。

2. 代码核心步骤

（1）定义数据集类（加载图片+标签）

dataset/
├─ train/
│  ├─ normal/  # 无残损（标签0）
│  │  ├─ img1.jpg
│  │  └─ ...
│  └─ damaged/  # 有残损（标签1）
│     ├─ img2.jpg
│     └─ ...
└─ val/  # 验证集，结构同上

代码：

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import os

class ContainerBinaryDataset(Dataset):
    def __init__(self, root_dir, transform=None):
        self.root_dir = root_dir
        self.transform = transform
        # 加载图片路径和标签
        self.image_paths = []
        self.labels = []
        # 无残损（标签0）
        normal_dir = os.path.join(root_dir, "normal")
        for img_name in os.listdir(normal_dir):
            self.image_paths.append(os.path.join(normal_dir, img_name))
            self.labels.append(0)
        # 有残损（标签1）
        damaged_dir = os.path.join(root_dir, "damaged")
        for img_name in os.listdir(damaged_dir):
            self.image_paths.append(os.path.join(damaged_dir, img_name))
            self.labels.append(1)
    
    def __len__(self):
        return len(self.image_paths)
    
    def __getitem__(self, idx):
        # 读图片（OpenCV读的是BGR，转RGB）
        img_path = self.image_paths[idx]
        image = cv2.imread(img_path)
        image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        label = self.labels[idx]
        # 应用增强
        if self.transform:
            augmented = self.transform(image=image)
            image = augmented["image"]
        # 转成PyTorch的Tensor格式（通道在前：HWC→CHW）
        image = image.transpose(2, 0, 1)  # 原来的HWC（640,640,3）→ CHW（3,640,640）
        return image, label

# 加载数据
train_dataset = ContainerBinaryDataset(
    root_dir="dataset/train",
    transform=train_transform  # 刚才定义的训练增强
)
val_dataset = ContainerBinaryDataset(
    root_dir="dataset/val",
    transform=val_transform  # 验证集只裁剪+resize+转Tensor，不随机增强
)
# 数据加载器（batch_size根据显卡调，比如8/16）
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=8, shuffle=True, num_workers=4)
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=8, shuffle=False, num_workers=4)

（2）定义模型（迁移学习）

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import models

class ContainerBinaryModel(nn.Module):
    def __init__(self, pretrained=True):
        super().__init__()
        # 加载预训练的ResNet50
        self.backbone = models.resnet50(pretrained=pretrained)
        # 把最后一层全连接层改掉：原来ResNet50输出1000类，咱们输出2类（0/1）
        in_features = self.backbone.fc.in_features
        self.backbone.fc = nn.Linear(in_features, 2)  # 2类：无残损/有残损
    
    def forward(self, x):
        return self.backbone(x)

# 初始化模型（用GPU训练，快很多）
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = ContainerBinaryModel(pretrained=True).to(device)

（3）训练：重点解决“数据不平衡”

这里用“交叉熵损失+类别权重”，比如无残损样本有1000张，有残损有200张，权重就是1:5。代码里自动算权重：

from torch.optim import AdamW
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR
import torch.nn.functional as F

# 1. 算类别权重（解决不平衡）
class_counts = [len(os.listdir("dataset/train/normal")), len(os.listdir("dataset/train/damaged"))]
class_weights = torch.FloatTensor([1/count for count in class_counts]).to(device)
class_weights = class_weights / class_weights.sum() * 2  # 归一化，让权重和为2
criterion = nn.CrossEntropyLoss(weight=class_weights)

# 2. 优化器和学习率调度（AdamW比Adam好，防过拟合）
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-4, weight_decay=1e-5)
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=5, gamma=0.5)  # 每5轮学习率减半

# 3. 训练循环（简单版，实际要加早停防止过拟合）
num_epochs = 20
best_val_recall = 0.0  # 重点看召回率，别漏检

for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    train_loss = 0.0
    for images, labels in train_loader:
        images, labels = images.to(device), labels.to(device)
        # 前向传播
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        # 反向传播+优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        train_loss += loss.item() * images.size(0)
    train_loss /= len(train_loader.dataset)
    
    # 验证（算召回率、精确率、F1）
    model.eval()
    val_loss = 0.0
    true_positive = 0  # 真阳性（有破损判对）
    false_negative = 0  # 假阴性（有破损判错→漏检）
    false_positive = 0  # 假阳性（无破损判错→误检）
    with torch.no_grad():
        for images, labels in val_loader:
            images, labels = images.to(device), labels.to(device)
            outputs = model(images)
            loss = criterion(outputs, labels)
            val_loss += loss.item() * images.size(0)
            # 算预测结果（取概率最大的类）
            preds = torch.argmax(outputs, dim=1)
            # 统计指标
            true_positive += ((preds == 1) & (labels == 1)).sum().item()
            false_negative += ((preds == 0) & (labels == 1)).sum().item()
            false_positive += ((preds == 1) & (labels == 0)).sum().item()
    val_loss /= len(val_loader.dataset)
    # 算关键指标（召回率优先）
    recall = true_positive / (true_positive + false_negative + 1e-6)  # 加1e-6防除0
    precision = true_positive / (true_positive + false_positive + 1e-6)
    f1 = 2 * recall * precision / (recall + precision + 1e-6)
    
    # 保存最好的模型（召回率最高的）
    if recall > best_val_recall:
        best_val_recall = recall
        torch.save(model.state_dict(), "best_binary_model.pth")
        print(f"Epoch {epoch}: 召回率提升到 {recall:.4f}，保存模型！")
    
    print(f"Epoch {epoch} | 训练损失: {train_loss:.4f} | 验证损失: {val_loss:.4f}")
    print(f"召回率: {recall:.4f} | 精确率: {precision:.4f} | F1: {f1:.4f}")
    scheduler.step()  # 调整学习率

（4）评估：别只看准确率！

A题里无残损样本多，准确率会很高，但没意义。比如1000张无残损、200张有残损，模型全判“无残损”，准确率83%，但召回率0%（全漏了），这绝对不行。所以必须看召回率（越高越好，漏检少）、F1分数（平衡召回率和精确率）。

三、问题2：检测+分割（定位+类别）——A题最难，但有现成框架能用

这个任务要“画框标破损位置”+“说类别”+“像素级分割破损区域”，自己搭模型太费劲，直接用成熟的检测分割框架——Detectron2（Facebook出的，好用）或者MMDetection（国内团队出的，文档全）。这里用Detectron2，因为Mask R-CNN在上面实现得很成熟，能同时做检测和分割。

1. 核心思路：用Mask R-CNN解决“多任务”

Mask R-CNN本质是“Faster R-CNN+分割头”：先找破损的框（检测），再在框里做像素级分割（判断每个像素是不是破损）。针对A题的难点：
多尺度破损（大锈蚀、小裂纹）：用FPN（特征金字塔网络），把不同尺度的特征融合，小目标用高层特征（看得远）+低层特征（细节多），大目标用高层特征。
类别不平衡（比如裂缝样本少）：在训练时给少类别样本更高的“采样权重”，或者在损失函数里加权重。
背景干扰：之前预处理已经裁了集装箱，这里再在模型里加“上下文注意力”（Detectron2里有现成的配置），让模型更关注集装箱区域。

2. 数据准备：按Detectron2格式来

Detectron2需要数据集是COCO格式，或者自定义格式。咱们简单点，用“JSON标注文件”，每个样本标注：
图片路径；
破损的 bounding box（x1,y1,x2,y2，左上角和右下角坐标）；
破损类别（比如0=裂纹，1=凹陷，2=穿孔，3=锈蚀）；
分割掩码（用RLE格式，或者多边形坐标，标注工具推荐LabelMe，能自动生成）。

假设标注文件是train_annotations.json，格式大概这样：

{
  "images": [
    {"id": 1, "file_name": "train/img1.jpg", "height": 640, "width": 640},
    ...
  ],
  "annotations": [
    {
      "id": 1,
      "image_id": 1,
      "category_id": 1,  # 1=凹陷
      "bbox": [100, 200, 50, 40],  # x1,y1,w,h（注意Detectron2默认是x1,y1,x2,y2，要转格式）
      "segmentation": [[100,200, 150,200, 150,240, 100,240]],  # 多边形坐标（矩形为例）
      "area": 2000  # bbox面积
    },
    ...
  ],
  "categories": [
    {"id": 0, "name": "crack"},  # 裂纹
    {"id": 1, "name": "dent"},   # 凹陷
    {"id": 2, "name": "hole"},   # 穿孔
    {"id": 3, "name": "rust"}    # 锈蚀
  ]
}

3. 代码核心步骤（Detectron2）

（1）安装Detectron2

pip install detectron2 -f https://dl.fbaipublicfiles.com/detectron2/wheels/cu118/torch2.0/index.html

（根据自己的CUDA和PyTorch版本换链接，官网有教程）

（2）定义数据集和配置

from detectron2.config import get_cfg
from detectron2.data import DatasetCatalog, MetadataCatalog
from detectron2.data.datasets import register_coco_instances
from detectron2.engine import DefaultTrainer, DefaultPredictor
from detectron2.model_zoo import model_zoo
from detectron2.evaluation import COCOEvaluator, inference_on_dataset
from detectron2.data import build_detection_test_loader

# 1. 注册数据集（告诉Detectron2数据集在哪）
register_coco_instances(
    "container_train",  # 数据集名
    {},
    "train_annotations.json",  # 标注文件路径
    "dataset/train"  # 图片文件夹路径
)
register_coco_instances(
    "container_val",
    {},
    "val_annotations.json",
    "dataset/val"
)

# 2. 获取元数据（类别信息）
container_metadata = MetadataCatalog.get("container_train")
num_classes = len(container_metadata.thing_classes)  # 4类（裂纹、凹陷、穿孔、锈蚀）

# 3. 配置模型（用预训练的Mask R-CNN）
cfg = get_cfg()
# 加载预训练配置（选COCO数据集上预训练的Mask R-CNN，ResNet50-FPN backbone）
cfg.merge_from_file(model_zoo.get_config_file("COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml"))
# 改数据集配置
cfg.DATASETS.TRAIN = ("container_train",)
cfg.DATASETS.TEST = ("container_val",)
cfg.DATALOADER.NUM_WORKERS = 4  # 线程数，根据CPU调

# 4. 改模型配置（重点）
cfg.MODEL.WEIGHTS = model_zoo.get_checkpoint_url("COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml")  # 预训练权重
cfg.MODEL.ROI_HEADS.NUM_CLASSES = num_classes  # 4类，改这里！
cfg.MODEL.ROI_HEADS.BATCH_SIZE_PER_IMAGE = 128  # 每个图片的ROI数量，调大训练更准（别超显存）
cfg.MODEL.ROI_HEADS.POSITIVE_FRACTION = 0.3  # 正样本比例，不平衡时可以调高点

# 5. 训练配置（防过拟合+解决不平衡）
cfg.SOLVER.IMS_PER_BATCH = 4  # 每个batch的图片数，根据GPU显存调（比如12G显存设4）
cfg.SOLVER.BASE_LR = 1e-4  # 学习率，预训练模型微调用小学习率
cfg.SOLVER.MAX_ITER = 5000  # 训练迭代次数，根据数据量调（比如5000次够了）
cfg.SOLVER.STEPS = (3000, 4000)  # 学习率衰减步骤
cfg.SOLVER.GAMMA = 0.5  # 学习率衰减系数
cfg.SOLVER.CLIP_GRADIENTS.ENABLED = True  # 梯度裁剪，防梯度爆炸

# 6. 数据增强（Detectron2里的配置，和之前的预处理互补）
cfg.INPUT.RANDOM_FLIP = "horizontal"  # 随机水平翻转
cfg.INPUT.MAX_SIZE_TRAIN = 640  # 训练图片最大尺寸
cfg.INPUT.MIN_SIZE_TRAIN = (512, 640, 768)  # 多尺度训练，解决多尺度破损！
cfg.INPUT.MIN_SIZE_TRAIN_SAMPLING = "choice"  # 随机选训练尺寸

# 7. 损失权重（解决类别不平衡，比如裂纹样本少，权重设高）
cfg.MODEL.ROI_HEADS.LOSS_WEIGHTS = {
    "loss_cls": 1.0,  # 分类损失权重
    "loss_box_reg": 1.0,  # 框回归损失权重
    "loss_mask": 1.0  # 分割损失权重
}
# 如果裂纹样本少，比如裂纹占比10%，可以把分类损失里的裂纹权重设5：
# 需要自定义损失函数，这里简单点，先按默认来，后续再调

# 8. 输出路径（模型和日志保存在哪）
cfg.OUTPUT_DIR = "mask_rcnn_output"
os.makedirs(cfg.OUTPUT_DIR, exist_ok=True)

（3）训练模型

# 自定义Trainer（加评估）
class MyTrainer(DefaultTrainer):
    @classmethod
    def build_evaluator(cls, cfg, dataset_name, output_folder=None):
        if output_folder is None:
            output_folder = os.path.join(cfg.OUTPUT_DIR, "inference")
        return COCOEvaluator(dataset_name, output_dir=output_folder)

# 开始训练
trainer = MyTrainer(cfg)
trainer.resume_or_load(resume=False)  # 第一次训练设False
trainer.train()

（4）预测（测试集用）

训练完后，用最好的模型做预测，输出到test_result.csv：

# 加载最好的模型（训练时会自动保存best model）
cfg.MODEL.WEIGHTS = os.path.join(cfg.OUTPUT_DIR, "model_final.pth")
cfg.MODEL.ROI_HEADS.SCORE_THRESH_TEST = 0.5  # 置信度阈值，低于0.5的预测忽略（减少误检）
predictor = DefaultPredictor(cfg)

# 加载测试集图片（假设测试集在test_folder里）
test_folder = "test_images"
test_result = []

for img_name in os.listdir(test_folder):
    img_path = os.path.join(test_folder, img_name)
    image = cv2.imread(img_path)
    # 预处理（和训练时一样：裁剪集装箱+resize）
    image = crop_container(image)
    image = cv2.resize(image, (640, 640))
    
    # 预测
    outputs = predictor(image)
    # outputs里有：
    # pred_boxes：预测的框（x1,y1,x2,y2）
    # pred_classes：预测的类别（0=裂纹，1=凹陷...）
    # pred_masks：预测的掩码（像素级）
    # scores：置信度
    
    # 整理结果
    has_damage = len(outputs["instances"]) > 0  # 有没有残损
    if has_damage:
        # 取置信度最高的前4个（A题提示：验证集最多取4个严重破损）
        instances = outputs["instances"].to("cpu")
        sorted_indices = torch.argsort(instances.scores, descending=True)[:4]
        for idx in sorted_indices:
            box = instances.pred_boxes.tensor[idx].numpy()  # x1,y1,x2,y2
            cls = instances.pred_classes[idx].item()
            cls_name = container_metadata.thing_classes[cls]
            score = instances.scores[idx].item()
            # 掩码转成字符串（方便存CSV，比如用RLE格式）
            mask = instances.pred_masks[idx].numpy()
            rle = mask_to_rle(mask)  # 自己写个RLE编码函数
            
            test_result.append({
                "image_name": img_name,
                "has_damage": 1,
                "damage_class": cls_name,
                "bbox_x1": box[0],
                "bbox_y1": box[1],
                "bbox_x2": box[2],
                "bbox_y2": box[3],
                "mask_rle": rle,
                "confidence": score
            })
    else:
        test_result.append({
            "image_name": img_name,
            "has_damage": 0,
            "damage_class": "",
            "bbox_x1": "",
            "bbox_y1": "",
            "bbox_x2": "",
            "bbox_y2": "",
            "mask_rle": "",
            "confidence": ""
        })

# 保存到CSV
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(test_result)
df.to_csv("test_result.csv", index=False)

4. 关键优化点（解决A题难点）

小裂纹检测：调小cfg.MODEL.ANCHOR_GENERATOR.SIZES（锚点大小），比如默认是(32,64,128,256,512)，加个16，让模型能捕捉更小的目标；
相似类别区分（比如深凹痕和破损）：在训练集里给这些类别加更多标注，或者用“细分类损失”（比如Triplet Loss），让模型学出更细的特征；
分割精度：调大cfg.MODEL.ROI_MASK_HEAD.CONV_DIM（分割头的通道数），从256改成512，让分割更精细。

四、问题3：模型评估——对着A题需求“打分”

别瞎用指标，要紧扣A题的“业务场景”（港口安全、减少事故），每个任务的指标要对应需求：

1. 问题1（二分类）评估

核心指标：召回率（Recall） → 漏检率低，安全第一；
辅助指标：F1分数 → 平衡漏检和误检（误检多了会增加人工复核成本）；
其他：ROC-AUC → 看模型整体区分能力。
计算方式就是训练时写的：召回率=真阳性/(真阳性+假阴性)，F1=2*(召回率*精确率)/(召回率+精确率)。

2. 问题2（检测+分割）评估

检测部分：mAP（平均精度均值） → 框得准不准、类别判得对不对。用COCO标准的mAP@0.5（IoU≥0.5就算对）和mAP@0.5:0.95（不同IoU阈值下的平均，更严格）；
分割部分：mIoU（平均交并比） → 分割得精不精确。IoU=（预测掩码∩真实掩码）/（预测掩码∪真实掩码），mIoU是所有类别的平均；
业务指标：小目标mAP → 专门看小裂纹的检测效果，避免模型只认大锈蚀。

用Detectron2的评估工具自动算：

# 评估检测和分割指标
evaluator = COCOEvaluator("container_val", cfg, False, output_dir=os.path.join(cfg.OUTPUT_DIR, "inference"))
val_loader = build_detection_test_loader(cfg, "container_val")
results = inference_on_dataset(trainer.model, val_loader, evaluator)
# 打印结果（会输出mAP、mIoU等）
print(results)

3. 错误分析（必做！）

A题要求“从不同维度评估”，光甩指标没用，得分析模型哪里不行：
漏检原因：是不是小裂纹没看见？是不是阴影里的破损没检测到？
误检原因：是不是把背景里的螺栓当成裂纹了？是不是污渍当成锈蚀了？
类别混淆：是不是把深凹痕当成破损了？拿出几个错误案例，截图分析，这样评估才完整。

五、最后给学生团队的建议

1. 别从零造轮子：问题1用ResNet/EfficientNet，问题2用Mask R-CNN，用现成框架（PyTorch、Detectron2），省时间；
2. 数据预处理别偷懒：背景不裁、干扰不除，模型再牛也白搭，这步至少占40%的工作量；
3. 优先保证召回率：A题是安全相关，漏检比误检严重，训练时多关注召回率；
4. 测试集预留接口：最后24小时给测试集，提前写好测试代码（加载图片→预处理→预测→存CSV），别临时慌。

这么一套下来，A题的三个任务就都覆盖了，思路、模型、代码都能落地，而且紧扣题目里的所有难点，不会跑偏。