最近在做缺陷检测的项目，遇到一些问题记录下来，备忘。
问题：
在打光方案a下，拍的的数据，用于训练分割网络，分割效果非常好；
后面打光方案变了，虽然拍的是同一个样本，但是分割效果非常差；
想到的办法是，在原有的模型上fine tuning，之后在新数据上测试，效果好，但是在原数据上的效果就不行了；
在数据a上训练，在数据b上fine tuning后，在数据a上测试效果差，然后在数据a上又fine tuning，在数据b上测试效果也差。
解决办法：
fine tuning操作要想在前后数据集上测试的效果都好，那就需要把两种数据整合，同时训练。