基于YOLOv5的PCB板缺陷检测资源文件
介绍
本资源文件提供了基于YOLOv5的PCB板缺陷检测的相关数据集和代码。该资源旨在帮助研究人员和开发者快速上手使用YOLOv5进行PCB板缺陷检测任务。
内容
- 数据集：
- 包含1386张图像，涵盖6种常见的PCB板缺陷类型：缺失孔、鼠标咬伤、开路、短路、杂散、伪铜。
- 数据集已分为训练集、验证集和测试集，比例为8:1:1。
- 代码：
- YOLOv5源码，包括模型训练和测试脚本。
- 数据集处理脚本，用于将原始数据转换为YOLOv5所需的格式。
- 训练权重：
- 提供了训练过程中生成的最佳权重文件（best.pt）和最后一次训练的权重文件（last.pt）。
使用说明
- 环境配置：
- 下载并安装Anaconda。
- 创建新的Python环境（建议Python 3.6）。
- 安装PyTorch（建议版本1.7）。
- 根据YOLOv5的requirements.txt文件安装其他依赖。
- 数据集准备：
- 将下载的数据集解压到指定目录。
- 使用提供的脚本将数据集转换为YOLOv5所需的格式。
- 模型训练：
- 修改配置文件以适应数据集路径和类别。
- 运行训练脚本开始训练。
- 模型测试：
- 使用训练好的权重文件进行测试。
- 运行测试脚本并查看检测结果。
参考资料
- 详细的使用步骤和代码说明请参考基于YOLOv5的PCB板缺陷检测。
注意事项
- 数据集和代码仅供学习和研究使用，不得用于商业用途。
- 如有任何问题或建议，欢迎联系作者进行反馈。
希望本资源文件能够帮助您顺利进行PCB板缺陷检测的研究和开发工作！