Faster RCNN 是两阶段检测模型典型代表,融合了区域生成网络 RPN 与 Fast RCNN 网络模型,它们是并列关系,各自都可以进行端到端的训练,从而可以检测出分类置信度和定位回归框。Faster RCNN 主要由特征提取网络框架、RPN 网络和 Fast RCN...
Faster R-CNN是一种基于深度学习的目标检测算法,具有高效、准确、可扩展等优点,并且可以通过多尺度的方式识别不同大小的缺陷。 针对PCB板缺陷识别问题,本文提出了一种基于多尺度的Faster R-CNN算法。该算法首先对PCB板进行预处理,包括灰度化、二值化、边缘检测等操作,以便更好地提取缺陷的特征。然后,利用CNN网络对...
PCB瑕疵检测RCNN系列——mAP 0.994解决方案 数据集与框架介绍 印刷电路板(PCB)瑕疵数据集:数据下载链接,是一个公共的合成PCB数据集,由北京大学发布,其中包含1386张图像以及6种缺陷(缺失孔,鼠标咬伤,开路,短路,杂散,伪铜),用于检测,分类和配准任务。我们选取了其中适用与检测任务的693张图像,随机选择593张图像作为训...
基于Faster R-CNN 的PCB 表面缺陷检测 耿振宇 （南京信息工程大学，江苏南京210000）1概述 PCB 是电子产品的基础原件，在众多领域都发挥了重要作用，目前中国是全球最大的PCB 生产地，随着全球电子信息产业的持续发展，PCB 将会用更大的用武之地，虽然生产技术改 进很大，生产效率大幅提高，但是缺陷问题不可避免的...
项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用~ 基于python+faster-RCNN的PCB元器件缺陷检测+源码+开发文档+项目解析,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用~ 项目简介: 训练步骤 a、训练VOC07+12数据集 b、训练自己的数据集 预测步骤 a、使用...