专著，本书主要介绍了基于深度学习的图像处理技术在钢铁行业中的应用及相关研究成果，列举了小样本、元学习、轻量化、知识蒸馏、半监督学习等前沿技术在钢铁缺陷分类、在线表面检测、钢材微观组织量化分析等典型场景中的具体应用案例，具有较高的实用价值和借鉴意义。本书适合人工智能、自动化以及钢铁冶金行业的工程技术人员和研究人员阅读，也可作为相关专业的本科和研究生教材，并为致力于钢铁智能化生产的学者提供参考。此外，相关领域的管理者和高校师生也能从中深入了解基于深度学习的图像处理研究的最新进展与应用前景。