PaddleDetection目标检测训练营之PCB检测

课程链接: https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/1617

1. Simple EDA

• 数据集共有6个类别，分别是 missing hole, mouse_bite, open_circuit, short, spur, spurious_copper

  
  



• 训练集有 593 张图像，测试集有 100 张图像

  
  



• 数据集各类别图像数量统计

  
  

  

  
  

  从图中可以看出，各个类别图像数量分布较为均匀

  
  



• 图像长宽及面积分布

  
  

  

  
  



• 图像尺寸分布

  
  

  

  
  

2. 检测模型-YOLO-V3

由于数据集比较小，这里使用yolov3作为检测模型，主要改进如下:

• 将 backbone 由 darknet 改为 resnet50-vd


• 使用 dcn


• iou-aware loss，来自 IoU-aware Single-stage Object Detector for Accurate Localization


• drop-block


• object365预训练

3. 数据读取器

• train batch: 24


• multi-scale training

4. 最终结果