AI在金屬加工缺陷檢測中的數(shù)據(jù)標注要求主要包括以下幾點：

1. 合并相近缺陷：對于距離較近的缺陷，應合并在一個標注框內(nèi)。這是為了保持缺陷的完整性，避免同一個缺陷被標注成多個部分，給神經(jīng)網(wǎng)絡造成誤解，同時也減少出現(xiàn)多個小目標的情況。

2. 避免過細長的目標：盡量不要標注過于細長的目標。因為神經(jīng)網(wǎng)絡的卷積基本上都是3×3的，且先驗框anchor在設計寬高比時一般也是在1左右，回歸非常細長的目標需要比較大的感受野和寬高比，可能效果不佳。

3. 不標注過小目標：不應對低于一定像素大?。ㄈ?0×10像素）的目標進行標注。因為模型一般對小目標不敏感，除非采用特定的技巧，否則難以準確檢測。

4. 確保標注準確性：數(shù)據(jù)標注的準確性至關重要。如果標注不準確，模型會學習到錯誤的信息，導致在實際檢測中表現(xiàn)不佳。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)標注是確保模型性能的基礎。

5. 保持標注一致性：標注的一致性對于訓練模型非常重要。特別是當有多個標注人員時，應確保標注標準的一致性，以避免不一致的標注引入噪聲，影響模型的泛化能力。

AI在金屬加工缺陷檢測中的數(shù)據(jù)標注要求包括合并相近缺陷、避免過細長的目標、不標注過小目標、確保標注準確性以及保持標注一致性。這些要求有助于提高模型的檢測性能和準確性。