疫情三年，很多社区为了加强对控制出入社区的门禁的管理，使用了应用广泛的人脸识别设备，甚至使用了针对戴口罩人脸的检测，希望可以让住户不摘口罩就可以被识别，而这样的设备要想使效果满足日常使用需求，需要服务端的AI机器视觉识别算法中有训练得当的模型的支持，这样的模型就需要大量的人脸数据来喂养。

AI机器视觉识别的人脸数据算是比较好收集和标记的，只要在人流量大的区域架设采集设备，一天就可以采集成千上万张人脸照片，对于人脸照片，普通的标记工作人员就可以完成质量比较好的标记，这也就是前段时间风风火火的人工智能标框工工作岗位的由来。

工业生产的场景中，良率都比较高，且被检测目标的专业性，需要更专业的人员才能判断出缺陷内容，也无法满足大量的缺陷样本的采集工作。由于样本数量太少，训练模型时出现过拟合问题。因此分析目标检测中典型算法的优劣势，需要提出灵活的AI机器视觉识别模型网络算法框架，用于解决少样本学习过程中模型过拟合的问题。