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项目使用gradio进行部署,依托hugging-face平台
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# 基于改进YOLOv8算法的PCB缺陷辅助检测系统
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传统的PCB缺陷检测主要依赖于人工目检或使用简单的机器视觉系统,但这些方法存在效率低、准确率低、劳动强度大、易受人为因素影响等问题。
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单人开发一款基于改进YOLOv8算法的PCB缺陷辅助检测系统,项目提出了一种改进的YOLOv8算法,首先提出一种残差注意力机制,即带有残差连接的CBAM注意力机制ResCBAM,并在YOLOv8模型的头部添加,提高模型提取特征能力的同时,防止模型过拟合。
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并使用GhostConv来替换主干中的普通卷积在保证性能的同时使模型更加轻量化。同时引入WIOU损失函数来代替原有的CIOU损失函数,来避免小目标对损失函数影响过大的问题
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以及缓解数据集类别不平衡的问题。
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通过实验结果表明与原始YOLOv8模型相比,
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所提出的改进YOLOv8模型在DeepPCB数据集上的Precision, Recall, F1score, mAP50, mAP50-95分别提高了5.3%,2.3%,3.8%,3.4%,7.3%。显著提升了检测精度与效率,
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对保障产品质量、降低生产成本具有重要意义。还将模型部署到了WEB端,用户可以访问网页来上传图片或者拍照进行检测,并可以将结果保存。
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项目部署地址:https://huggingface.co/spaces/llzzyy233/PCB-DETECT
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项目使用gradio进行部署,依托hugging-face平台
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