您可以先导入包含至少10张缺陷图像的数据，训练GAN模型，然后进入生成中心，按文档操作即可在正常图像上自动/手动生成缺陷，并批量导出。

Neuro-T针对常见领域的应用场景的图像进行了模型的预训练，从而可以在少量数据的基础上快速训练得到高质量的深度学习模型，模型格式和相关数据类型已打包，并配备相应的API调用和例程，不支持开源深度学习模型。

● 您可以在平台的推理中心导入您需要推理的图像，批量进行模型推理操作，并得到评估数据结果和可视化相关内容，从而可以快速评估训练出来的模型的实际部署效果。
● 当单一的深度学习模型并不满足项目需求的时候，您可以在推理中心链接多个不同的深度学习模型，从而满足项目需求，并可以直接导出单一的.nrfc文件，在部署阶段无需再编写多个模型之间交互逻辑部分的代码。

在Neuro-T模型页面，通过设置阈值/敏感值，可以过滤不需要检测出来的内容，提高检测的准确率，设置的这个参数在模型导出的时候会打包进模型文件，无需重新设置。