修改数据路径: python dataset_dir = 'my_deep_pcb_dataset' 运行完整的代码: 将所有代码整合到一个Python脚本中,并运行该脚本。 注释说明 代码中包含了详细的注释,帮助你理解每个部分的功能。以下是关键部分的注释: 数据准备: data_config: 定义训练集、验证集和测试集的路径,以及类别信息
公共数据集> PCB缺陷检测数据集PCB缺陷检测数据集 11 印刷电路板(PCB)瑕疵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,下载内容包括JSON和VOC格式版。
数据集路径 dataset_path = 'PCB_Defect_Detection_Dataset' # 加载整体标注的图像和标注 def load_full_boards(folder): images_folder = os.path.join(dataset_path, 'full_boards', 'images', folder) annotations_folder = os.path.join(dataset_path, 'full_boards', 'annotations', folder) dataset =...
一共包含683张图片,其中训练集包含544张图片,验证集包含139张图片,部分图像及标注如下图所示。 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...
首先基于数据集,制作YOLO格式数据集,要把标注文件从VOC格式转换YOLO格式,然后按照指定的格式制作完成数据集。不知道怎么制作的看这里: YOLOv8自定义数据集训练到模型部署推理 制作好数据集,配置好数据集描述文件, 然后直接使用下面的命令行开始训练: yolo train model=yolov8s.pt data=pcb_dataset.yaml epochs=15 img...
采用YOLO 格式的数据集结构如下: 代码语言:kotlin AI代码解释 dataset/├── images/│ ├── train/│ └── val/├── labels/│ ├── train/│ └── val/ 每张图像有对应的 .txt 文件,内容格式为: 代码语言:bash AI代码解释 4 0.5096721233576642 0.352838390077821 0.3947600423357664 0.3182575505836575...
YOLOv8自定义数据集训练到模型部署推理 制作好数据集,配置好数据集描述文件, 然后直接使用下面的命令行开始训练: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 yolo train model=yolov8s.pt data=pcb_dataset.yaml epochs=15imgsz=640batch=1
dataset = [] counter =0 foridx, exampleinenumerate(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',...
采用YOLO 格式的数据集结构如下: dataset/ ├── images/ │ ├── train/ │ └──val/ ├── labels/ │ ├── train/ │ └──val/ 每张图像有对应的.txt文件,内容格式为: 4 0.5096721233576642 0.352838390077821 0.3947600423357664 0.31825755058365757 ...
采用YOLO 格式的数据集结构如下: dataset/ ├── images/ │ ├── train/ │ └──val/ ├── labels/ │ ├── train/ │ └──val/ 每张图像有对应的.txt文件,内容格式为: 4 0.5096721233576642 0.352838390077821 0.3947600423357664 0.31825755058365757 ...