基于目标检测的PCB缺陷检测数据集（含693张图片），由北京大学创建

简介：
本数据集由北京大学创建，专注于印刷电路板(PCB)的缺陷检测，包含693张高质量图像，旨在推动基于目标检测技术的研究与应用。 在对原始的PCB数据集进行检测过程中发现，在训练300轮次之后会出现过拟合现象，原因在于该数据集的数量较少，仅有693张图片。通常情况下，目标检测的数据集应至少包含数千甚至上万张图像才能获得较好的效果。因此，我们采用SRGAN（超级分辨率生成对抗网络）对原始数据进行了增强处理，将数据量从最初的693张扩充到了10688张。 上传的原始PCB数据集中包含了全部图片及其对应的标签信息，这些资料是由北京大学团队制作并提供的，并非通过数据扩增后的结果。SRGAN技术的应用可以有效地提高印刷电路板图像分辨率，从而实现更准确的缺陷检测和分析功能。如果有需要对其他数据集进行扩充或获取10688张的数据集，请直接联系我方咨询相关事宜。 超级分辨率生成对抗网络（Super Resolution Generative Adversarial Networks, SRGAN）是一种用于提升图像清晰度的深度学习技术，能够帮助提高印刷电路板图片的质量，进而使模型更准确地识别和定位缺陷。