0/199 3.52G 0.1316 0.02307 0.0532 0.2079 102 640 0 0 0 0 0.1126 0.02177 0.04752
1/199 6.18G 0.1331 0.02022 0.05238 0.2057 109 640 0 0 0 0 0.1095 0.02273 0.04429
2/199 6.18G 0.1255 0.02065 0.05056 0.1967 107 640 0 0 0 0 0.1068 0.02534 0.04282
3/199 6.18G 0.1236 0.02129 0.04716 0.1921 89 640 0 0 0 0 0.1046 0.02648 0.04333
4/199 6.18G 0.1161 0.02241 0.04602 0.1845 96 640 0 0 1.664e-05 4.991e-06 0.1 0.02931 0.04413
5/199 6.18G 0.1172 0.02341 0.0435 0.1841 95 640 0 0 0.0005934 0.0001239 0.09798 0.0319 0.04507
6/199 6.18G 0.1082 0.02435 0.04444 0.177 109 640 0 0 0.000262 3.546e-05 0.09658 0.0329 0.04249
7/199 6.18G 0.1158 0.02587 0.04407 0.1858 88 640 0 0 0.0001634 2.836e-05 0.09544 0.03301 0.04071
8/199 6.18G 0.1122 0.02623 0.04179 0.1802 110 640 0 0 0.0004629 8.237e-05 0.09449 0.03346 0.04014
9/199 6.18G 0.1139 0.02661 0.04009 0.1806 106 640 0 0 0.0001834 3.791e-05 0.09457 0.03383 0.03852
10/199 6.18G 0.1156 0.02734 0.03981 0.1828 104 640 0.1667 0.003205 0.01111 0.001801 0.09469 0.03291 0.04184
11/199 6.18G 0.09766 0.0282 0.03411 0.16 161 640 0.1667 0.003205 0.03122 0.00646 0.09193 0.03439 0.03884
12/199 6.18G 0.1087 0.0283 0.03513 0.1721 124 640 0.06582 0.01923 0.05815 0.01335 0.09176 0.03444 0.03899
13/199 6.18G 0.09815 0.02651 0.03395 0.1586 113 640 0.0823 0.07051 0.07857 0.01862 0.08865 0.03404 0.03631
14/199 6.18G 0.1002 0.02727 0.03306 0.1606 89 640 0.0685 0.125 0.1006 0.02288 0.08667 0.03277 0.03753
15/199 6.18G 0.1001 0.02656 0.03525 0.1619 95 640 0.1271 0.07514 0.1191 0.02851 0.07926 0.03363 0.03928
16/199 6.18G 0.0927 0.02808 0.03585 0.1566 86 640 0.1303 0.16 0.1065 0.0223 0.07377 0.03156 0.03487
17/199 6.18G 0.08895 0.02762 0.03603 0.1526 102 640 0.04167 0.3304 0.128 0.02689 0.0693 0.0331 0.0362
18/199 6.18G 0.08285 0.02739 0.0317 0.1419 140 640 0.07442 0.4499 0.185 0.04294 0.06389 0.03174 0.03514
19/199 6.18G 0.08268 0.02679 0.03366 0.1431 130 640 0.0954 0.3733 0.1718 0.03917 0.06496 0.02991 0.033
20/199 6.18G 0.07842 0.02522 0.02894 0.1326 121 640 0.09982 0.4116 0.205 0.06241 0.06406 0.02749 0.03387
21/199 6.18G 0.07979 0.0248 0.03144 0.136 96 640 0.1043 0.4752 0.2422 0.08187 0.05825 0.02937 0.03241
22/199 6.18G 0.07818 0.02467 0.032 0.1348 112 640 0.07321 0.4748 0.1664 0.04199 0.06589 0.04866 0.03574
23/199 6.18G 0.07709 0.02407 0.03248 0.1336 88 640 0.2184 0.4852 0.2986 0.09359 0.0588 0.02783 0.03266
24/199 6.18G 0.07737 0.0233 0.02939 0.1301 111 640 0.2325 0.5009 0.3567 0.1195 0.05432 0.02814 0.02876
25/199 6.18G 0.06581 0.02381 0.02797 0.1176 86 640 0.1994 0.5851 0.3395 0.1013 0.05686 0.02934 0.02778
26/199 6.18G 0.07664 0.02324 0.02913 0.129 113 640 0.2224 0.5404 0.3275 0.1082 0.05751 0.02578 0.02715
27/199 6.18G 0.07651 0.02293 0.02955 0.129 90 640 0.1301 0.716 0.3433 0.1093 0.05822 0.0306 0.02708
28/199 6.18G 0.07328 0.02273 0.02883 0.1248 103 640 0.2867 0.6635 0.4304 0.1439 0.0515 0.02879 0.02715
29/199 6.18G 0.07108 0.02163 0.02921 0.1219 90 640 0.2304 0.7397 0.4457 0.1512 0.05293 0.02477 0.02633
30/199 6.18G 0.06931 0.02223 0.02962 0.1212 83 640 0.3074 0.5679 0.3702 0.09753 0.0578 0.02516 0.02497
31/199 6.18G 0.06805 0.02237 0.02644 0.1169 107 640 0.2143 0.738 0.4452 0.1246 0.05544 0.02283 0.02513
32/199 6.18G 0.06789 0.02277 0.02421 0.1149 119 640 0.2992 0.678 0.424 0.1425 0.05336 0.02377 0.02221
33/199 6.18G 0.06918 0.02213 0.02998 0.1213 100 640 0.265 0.8321 0.5482 0.1982 0.04946 0.02751 0.02366
34/199 6.18G 0.07026 0.02228 0.02389 0.1164 112 640 0.2002 0.8083 0.4311 0.1384 0.05294 0.02517 0.02233
35/199 6.18G 0.06982 0.02129 0.02201 0.1131 91 640 0.2534 0.7328 0.4461 0.1422 0.05366 0.02403 0.0204
36/199 6.18G 0.06639 0.02053 0.02523 0.1122 129 640 0.3186 0.8286 0.4892 0.1616 0.04974 0.02128 0.02061
37/199 6.18G 0.06646 0.01996 0.02584 0.1123 106 640 0.3615 0.7625 0.4768 0.161 0.05243 0.02235 0.02232
38/199 6.18G 0.06748 0.02063 0.02406 0.1122 98 640 0.304 0.8433 0.667 0.2703 0.05504 0.02292 0.0178
39/199 6.18G 0.06286 0.01927 0.02278 0.1049 111 640 0.2408 0.8993 0.6563 0.2597 0.04746 0.02501 0.01882
40/199 6.18G 0.06596 0.02372 0.02412 0.1138 102 640 0.5275 0.5203 0.505 0.1598 0.05248 0.03145 0.01971
41/199 6.18G 0.0696 0.02305 0.02264 0.1153 111 640 0.1671 0.6054 0.3562 0.1161 0.05744 0.04076 0.02451
42/199 6.18G 0.0672 0.02431 0.02597 0.1175 120 640 0.4113 0.4895 0.4548 0.158 0.05373 0.03002 0.02613
43/199 6.18G 0.06646 0.02271 0.02126 0.1104 106 640 0.3098 0.7147 0.5417 0.2063 0.04779 0.03247 0.0188
44/199 6.18G 0.06192 0.02121 0.01915 0.1023 96 640 0.3849 0.7804 0.6399 0.2293 0.0486 0.02659 0.01707
45/199 6.18G 0.0653 0.02088 0.01867 0.1048 106 640 0.4093 0.7261 0.5073 0.1772 0.04636 0.02371 0.01541
46/199 6.18G 0.06367 0.02016 0.02215 0.106 86 640 0.4804 0.7913 0.6658 0.255 0.049 0.02139 0.01564
47/199 6.18G 0.06076 0.01983 0.01828 0.09888 119 640 0.5016 0.73 0.6104 0.209 0.05035 0.02314 0.01503
48/199 6.18G 0.06211 0.01936 0.01725 0.09871 111 640 0.4105 0.8481 0.79 0.3254 0.04849 0.02356 0.01745
49/199 6.18G 0.06232 0.02002 0.01732 0.09967 154 640 0.2531 0.8694 0.7595 0.2882 0.05081 0.02614 0.0156
50/199 6.18G 0.06628 0.02099 0.01874 0.106 99 640 0.2706 0.8417 0.6335 0.2198 0.05338 0.02801 0.01395
51/199 6.18G 0.06208 0.02135 0.01688 0.1003 116 640 0.2659 0.6967 0.5022 0.1481 0.05533 0.0256 0.01852
52/199 6.18G 0.05981 0.02064 0.01515 0.0956 81 640 0.2709 0.8713 0.681 0.2444 0.04762 0.02904 0.0153
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
1、yolov5检测源码+pcb缺陷检测模型+使用说明 2、附有训练pr曲线、损失值曲线、召回率曲线、精确度曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次,模型拟合较好。 【强调说明】 1、csdn上资源保证是完整最新,会不定期更新优化; 2、通过第三方代下载,而不是直接自己账号在csdn官方下载,博主不对下载的资源作任何保证,且不提供任何形式的技术支持和答疑!!!
资源推荐
资源详情
资源评论
收起资源包目录
yolov5检测源码+pcb缺陷检测模型+使用说明.zip (79个子文件)
yolov5检测源码+pcb缺陷检测模型+使用说明
yolov5_3.0code
models
common.py 7KB
yolo.py 12KB
hub
yolov3-spp.yaml 1KB
yolov5-fpn.yaml 1KB
yolov5-panet.yaml 1KB
yolov5s.yaml 1KB
__pycache__
experimental.cpython-36.pyc 7KB
common.cpython-38.pyc 9KB
yolo.cpython-36.pyc 10KB
__init__.cpython-38.pyc 147B
experimental.cpython-38.pyc 6KB
common.cpython-36.pyc 9KB
__init__.cpython-36.pyc 137B
yolo.cpython-38.pyc 10KB
__init__.py 0B
yolov5x.yaml 1KB
yolov5l.yaml 1KB
export.py 4KB
yolov5m.yaml 1KB
experimental.py 6KB
runs
evolve
opt.yaml 466B
hyp.yaml 356B
weights
sotabench.py 14KB
data
coco.yaml 2KB
hyp.scratch.yaml 2KB
hyp.finetune.yaml 846B
voc.yaml 735B
coco128.yaml 1KB
scripts
get_coco.sh 935B
get_voc.sh 4KB
onnx.py 413B
test.py 14KB
train.py 28KB
__pycache__
test.cpython-38.pyc 9KB
test.cpython-36.pyc 9KB
onnx.cpython-38.pyc 559B
detect.py 8KB
requirements.txt 569B
inference
images
1.jpg 34KB
output
1.jpg 75KB
weights
utils
__pycache__
activations.cpython-36.pyc 3KB
torch_utils.cpython-36.pyc 8KB
activations.cpython-38.pyc 3KB
general.cpython-38.pyc 41KB
google_utils.cpython-36.pyc 3KB
__init__.cpython-38.pyc 146B
torch_utils.cpython-38.pyc 9KB
datasets.cpython-36.pyc 27KB
datasets.cpython-38.pyc 27KB
google_utils.cpython-38.pyc 3KB
general.cpython-36.pyc 41KB
__init__.cpython-36.pyc 136B
general.py 53KB
datasets.py 38KB
evolve.sh 747B
activations.py 2KB
torch_utils.py 9KB
__init__.py 0B
google_app_engine
additional_requirements.txt 105B
Dockerfile 821B
app.yaml 173B
google_utils.py 5KB
yolov5s.pt 14.48MB
hubconf.py 4KB
exp_PCB_defect
opt.yaml 458B
results.png 286KB
test_batch0_pred.jpg 307KB
train_batch1.jpg 292KB
hyp.yaml 356B
labels.png 388KB
precision-recall_curve.png 44KB
test_batch0_gt.jpg 299KB
train_batch2.jpg 300KB
labels_correlogram.png 501KB
train_batch0.jpg 302KB
weights
best.pt 14.13MB
last.pt 14.13MB
results.txt 29KB
使用说明.txt 439B
共 79 条
- 1
资源评论
onnx
- 粉丝: 9640
- 资源: 5598
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- C语言-leetcode题解之83-remove-duplicates-from-sorted-list.c
- C语言-leetcode题解之79-word-search.c
- C语言-leetcode题解之78-subsets.c
- C语言-leetcode题解之75-sort-colors.c
- C语言-leetcode题解之74-search-a-2d-matrix.c
- C语言-leetcode题解之73-set-matrix-zeroes.c
- 树莓派物联网智能家居基础教程
- YOLOv5深度学习目标检测基础教程
- (源码)基于Arduino和Nextion的HMI人机界面系统.zip
- (源码)基于 JavaFX 和 MySQL 的影院管理系统.zip
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功