python dataset_dir = 'your_dataset_directory' 运行代码: 将上述代码复制到你的Python脚本中,并运行该脚本。 确保你已经安装了所需的库: bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5 pip install -r requirements.txt 示例:使用自定义数据集 假设你有一个新的数据集 my_deep_pcb_...
import torch 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 self.image_files = [f...
公共数据集> PCB_DATASETPCB_DATASET 1 PCB瑕疵检测 V Victor杨小毛 2枚 CC0 目标检测计算机视觉 0 16 2024-06-19 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 PCB_DATASET.zip PCB_DATASET.zip (906.91M) 下载反馈建议功能升级啦! •预置高频标签帮你快速锁定问题 •在线交流、邮件、电话,随你选择Hidden...
最 最爱一把杀鸡刀 5枚 CC0 目标检测计算机视觉 3 2.5K 2024-05-15 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 PCB_DATASET_JSON.tar PCB_DATASET_VOC.zip PCB_DATASET_JSON.tar (916.16M) 下载反馈建议功能升级啦! •预置高频标签帮你快速锁定问题 •在线交流、邮件、电话,随你选择Hidden Link...
train: data/PCBDatasets/dataSet/train.txtval: data/PCBDatasets/dataSet/val.txttest: data/PCBDatasets/dataSet/test.txtnc:6names: ['copper','mousebite','open','pin-hole','short','spur'] 2、网络参数修改 对yolov5-master/model文件夹中,对yolov5x.yaml(根...
DeepPCB: a dataset contains 1,500 image pairs, each of which consists of a defect-free template image and an aligned tested image with annotations including positions of 6 most common types of PCB defects: open, short, mousebite, spur, pin hole and spurious copper. ...
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'), ...
实验结果表明,YOLOv5-TDD在PCB_DATASET缺陷数据集测试中,其检测精度mAP为99.12%,相较于YOLOv5提高了3.54%,检测精度优于其他算法。主创作者简介廖鑫婷(1997-)女,广东肇庆人,东华大学博士研究生,研究方向:目标检测、人工智能等。E-mail:x...
Unlike conventional approaches that require pixel-by-pixel processing, our method firstly locate the defects and then classify them by neural networks, which shows superior performance on our dataset. PDF Paper record TABLE I: The figures for PCB and defect samples (listed in the brackets). ...