PCB板缺陷检测系统源代码，基于yolov5-6.0自己的数据集+基于python的检测和C++的部署检测.zip
PCB板缺陷检测系统源代码，基于yolov5自己的数据集+基于python的检测和C++的部署检测。相关工作
（1）解压数据集，放在yolov5-6.0根目录下
（2）删除ImageSets文件夹下的内容，在/ImageSets文件夹下新建Main文件夹
（3）数据集分类，运行test.py（注意路径正确）。会在/ImageSets/Main文件夹下生成四个txt文件，trainval.txt、test.txt、train.txt、val.txt。
（4）在data文件夹下新建labels文件夹，然后在yolov5-6.0文件夹下新建my_labels.py文件，并运行（注意路径，注意数据集类别）。会在data文件夹下生成三个txt文件，train.txt、val.txt、test.txt。
（5）在models文件夹下新建文件my_pcb.yaml（注意修改类别数量nc）
（6）在data文件夹下新建my_data.yaml（注意train和val路径、nc和数据类别名称names）
（7）准备预训练文件yolov5s.pt，放在weights文件夹下。
（8）开始训练
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[{"title":"（ 1099 个子文件 90.65MB ） PCB板缺陷检测系统源代码，基于yolov5-6.0自己的数据集+基于python的检测和C++的部署检测.zip","children":[{"title":"数据集获取方法.txt <span style='color:#111;'> 61B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"main.cpp <span style='color:#111;'> 1.09KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"CMakeLists.txt <span style='color:#111;'> 1.73KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 1.03KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"yolo.h <span style='color:#111;'> 2.43KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"......","children":null,"spread":false},{"title":"<span style='color:steelblue;'>文件过多，未全部展示</span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}]
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