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项目简介
本项目以YOLOv5框架为基础，实现了对PCB板上各类缺陷的检测与识别，有助于达成自动化、高效的PCB质量检测工作。
项目的主要特性和功能
- 数据预处理：通过相关脚本对图像数据进行处理与增强，增强方式包括水平翻转、缩放、平移、旋转等，用于模型训练。
- 数据集管理：能处理XML格式标注文件，生成训练用的TXT文件，同时划分训练集、验证集和测试集。
- 模型训练：利用YOLOv5框架开展模型训练，支持多种模型规模。
- 测试结果可视化：生成包含测试结果的图像，直观展示模型检测性能。
- 详细的安装使用说明：提供具体的安装与使用步骤，方便用户快速上手。
安装使用步骤
假设用户已下载本项目的源码文件，以下是安装与使用的简要步骤：
1. 环境准备：安装Python及必要的依赖库，如PyTorch、YOLOv5等，可参考项目文档详细说明操作。
2. 数据集准备：把数据集置于指定目录，生成XML格式标注文件，确保数据集目录结构符合项目要求。
3. 运行数据预处理脚本：执行makeTxt.py和voc_label.py等脚本，处理数据集并生成训练用TXT文件。
4. 模型训练：运行YOLOv5训练脚本，开启模型训练，可按需调整训练参数。
5. 模型测试：用训练好的模型对测试集进行测试，生成测试结果可视化图像。
6. 部署和使用：将训练好的模型部署到实际生产环境，进行PCB缺陷自动检测。
注意事项
需按照项目文档要求准备数据集和进行环境配置，若遇问题可参考项目文档。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】