铝、铁零件表面缺陷检测模型用yolo好还是MaskRcnn好？

• 准备自主开发视觉检测零件表面的缺陷（划伤，砂眼，缩孔等），请问用哪种模型开发更适合？

-有没有案例推介？ 谢谢！

看你需求，yolo是目标检测，mask rcnn是实例分割，目标检测和实例分割的区别可以看这张图

你要是只要知道有没有缺陷，缺陷大致位置的话直接上yolo，检测结果就是一个矩形框和一个类别。
如果你要知道缺陷具体形状轮廓，具体面积等，则用mask rcnn。

另外一个区别就是yolo速度会比maskrcnn快很多，工业上速度要求还是很大的，所以建议就是用yolo粗定位，然后使用opencv或者halcon之类的进行精确定位分割。