PCB_DATASET.zip (906.91M) 下载 File Name Size Update Time PCB_DATASET/Annotations/train.json 399129 2020-09-10 20:47:30 PCB_DATASET/Annotations/train_cpu.json 66762 2020-09-21 16:50:42 PCB_DATASET/Annotations/val.json 66762 2020-09-10 20:48:56 PCB_DATASET/Annotations/val_cpu.json 7143...
PCB_DATASET_YOLO.zip PCB_DATASET_YOLO.zip (907.20M) 下载 File Name Size Update Time PCB_DATASET_YOLO/images/train2017/01_missing_hole_01.jpg 1422377 2024-05-15 23:28:00 PCB_DATASET_YOLO/images/train2017/01_missing_hole_02.jpg 1422383 2024-05-15 23:28:00 PCB_DATASET_YOLO/images/train...
首先需要在/yolov5-master/data文件夹中,新建一个PCBDetect.yaml文件,内容设置如下: train: data/PCBDatasets/dataSet/train.txtval: data/PCBDatasets/dataSet/val.txttest: data/PCBDatasets/dataSet/test.txtnc:6names: ['copper','mousebite','open','pin-hole','sho...
主要是将数据集分类成训练数据集和测试数据集,默认train,val,test按照比例进行随机分类,运行后dataSet文件夹中会出现四个文件 主要是生成的训练数据集和测试数据集的图片名称,如下图。同时data目录下也会出现这四个文件,内容是训练数据集和测试数据集的图片路径。 import os import random trainval_percent = 0.9 tr...
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from torchvision import transforms class PCBDefectDataset(Dataset): def __init__(self, image_dir, label_dir, transform=None): self.image_dir = image_dir self.label_dir = label_dir self.transform = transform ...
yolo train model=yolov8s.pt data=pcb_dataset.yaml epochs=15 imgsz=640 batch=1 训练完成之后如下: 测试评估的结果如下: 扫码学习YOLOv8视频课程 推荐阅读 用注意力机制魔改YOLOv5涨点 一个教程搞定YOLOv8 对象检测+跟踪+分割 扫码查看OpenCV+OpenVIO+Pytorch系统化学习路线图...
图片数据的存放格式如下,在项目目录中新建datasets目录,同时将跌倒检测的图片分为训练集与验证集放入PCB_DATASET目录下。 同时我们需要新建一个data.yaml文件,用于存储训练数据的路径及模型需要进行检测的类别。YOLOv8在进行模型训练时,会读取该文件的信息,用于进行模型的训练与验证。data.yaml的具体内容如下: ...
我们需要稍微修改train dataset loader以使用我们的类和注释路径。 train_dataset = dict( type='MultiImageMixDataset', dataset=dict( type=dataset_type, classes=classes, ann_file='train.json', img_prefix='', pipeline=[ dict(type='LoadImageFromFile'), ...
dataset = [] counter = 0 for idx, example in enumerate(data): image_path, annotations_path = example.split() image_path = os.path.join('PCBData', 'PCBData', image_path.replace('.jpg', '_test.jpg')) annotations_path = os.path.join('PCBData', 'PCBData', annotations_path) ...
from ultralytics.yolo.v5 import train# 设置随机种子以保证可重复性torch.manual_seed(42)# 定义数据集路径dataset_dir='path/to/dataset'# 创建YOLOv5的数据集配置文件data_config={'train': os.path.join(dataset_dir,'train/images'),'val': os.path.join(dataset_dir,'val/images'),'test': os.pa...