AI在金属加工缺陷检测中的数据标注要求主要包括以下几点：
1. 合并相近缺陷：对于距离较近的缺陷，应合并在一个标注框内。这是为了保持缺陷的完整性，避免同一个缺陷被标注成多个部分，给神经网络造成误解，同时也减少出现多个小目标的情况。
2. 避免过细长的目标：尽量不要标注过于细长的目标。因为神经网络的卷积基本上都是3×3的，且先验框anchor在设计宽高比时一般也是在1左右，回归非常细长的目标需要比较大的感受野和宽高比，可能效果不佳。
3. 不标注过小目标：不应对低于一定像素大小（如10×10像素）的目标进行标注。因为模型一般对小目标不敏感，除非采用特定的技巧，否则难以准确检测。
4. 确保标注准确性：数据标注的准确性至关重要。如果标注不准确，模型会学习到错误的信息，导致在实际检测中表现不佳。高质量的数据标注是确保模型性能的基础。
5. 保持标注一致性：标注的一致性对于训练模型非常重要。特别是当有多个标注人员时，应确保标注标准的一致性，以避免不一致的标注引入噪声，影响模型的泛化能力。
AI在金属加工缺陷检测中的数据标注要求包括合并相近缺陷、避免过细长的目标、不标注过小目标、确保标注准确性以及保持标注一致性。这些要求有助于提高模型的检测性能和准确性。
