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使用yolov10目标检测模型进行电路板缺陷检测 | Using yolov10 for circuit board (PCB) defect detection

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Anionex/yolov10-pcb-detect

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简介:

第十九届“挑战杯”揭榜挂帅·华为赛道(高校赛道)Rank35/320方案.使用在coco数据集上经过预训练的yolov10s模型进行迁移学习.

分类:

  • 深度学习/计算机视觉

TODO

  • [✔] fix nms and red pcb defection
  • [✔] change conf and slide method

项目结构解释:

  • data: 临时测试数据存放文件夹,用来测试costomize_service的可用性,costomize_service被test_service调用<
  • tmp_output: test_service的输出
  • service_app.py是一个gradio应用,方便标注可视化和预测可视化,还加了一些图片处理方法
  • app-origin.py为官方提供的gradio应用,用作基本的预测,貌似支持视频。
  • utils/存放数据处理工具

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使用yolov10目标检测模型进行电路板缺陷检测 | Using yolov10 for circuit board (PCB) defect detection

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