介紹

基于DeepPCB這個公開數據集，總計有1500份的模板-缺陷圖像數據對，總計圖像3000張，對應text格式的1500個標注文本描述文件。包含PCB主要的六個類別錯誤，分別是：

pen
short
mousebite
spur
pin hole
spurious copper

數據標注的的格式為：x1 y1 x2 y2 type 標注數據分為兩個部分1000張作為訓練樣本，500張作為做測試樣本，訓練與測試樣本的缺陷數據統計分布如下：

YOLOv8模型訓練

首先基于數據集，制作YOLO格式數據集，要把標注文件從VOC格式轉換YOLO格式，然后按照指定的格式制作完成數據集。不知道怎么制作的看這里： YOLOv8自定義數據集訓練到模型部署推理 制作好數據集，配置好數據集描述文件，

然后直接使用下面的命令行開始訓練：

yolo train model=yolov8s.pt data=pcb_dataset.yaml epochs=15 imgsz=640 batch=1

訓練完成之后如下：

測試評估的結果如下：