rltjr/pcb-defect-v2

PCB 결함 데이터셋 v2 — 누수 없는 재분할본

PCB 결함 8종이 라벨링된 9,666장(640×640)의 YOLO 형식 데이터셋입니다. 공개 데이터셋을 원본 보드 사진 단위로 다시 나눠 train/val/test 간 데이터 누수를 제거한 버전입니다. 이 데이터로 학습한 모델: rltjr/pcb-defect-yolo11s

Re-split of a public Roboflow PCB defect dataset (8 classes, YOLO format) so that tiles cropped from the same source board never appear in more than one split.

원본 대비 바뀐 점

항목	원본	v2
분할	train 8,020 / valid 1,094 / test 552	train 7,693 / val 993 / test 980
누수	같은 원본 사진(예: 08_short_05)의 조각이 여러 분할에 흩어져 있음 (valid 원본 693개 중 659개가 train 에도 존재)	원본 사진 1,389개를 그룹으로 묶어 한 분할에만 배정 (875 / 259 / 255)
클래스 비율	—	8개 클래스 모두 80/10/10 이 되도록 층화 배정
라벨	일부 폴리곤 형식 5줄	모두 bbox 형식으로 변환

이미지와 라벨 내용 자체는 원본과 같습니다. 각 원본 사진이 어느 분할에 배정되었는지는 split_groups.csv 에 있습니다.

구조

images/{train,val,test}/*.jpg
labels/{train,val,test}/*.txt     # YOLO: class x_center y_center width height (0~1)
data.yaml                         # Ultralytics 학습 설정 (경로는 이 폴더 기준)
split_groups.csv                  # base(원본 사진명), split, n_tiles

클래스와 개수 (박스 수)

id	클래스	의미	train	val	test
0	falsecopper	잔여 동박	3,903	472	477
1	missinghole	홀 누락	3,817	459	467
2	mousebite	마우스바이트	6,337	767	779
3	opencircuit	단선	6,459	781	793
4	pinhole	핀홀	5,993	725	735
5	scratch	스크래치	4,457	541	545
6	shortcircuit	단락	5,419	652	666
7	spur	스퍼	5,072	613	620

사용법

from huggingface_hub import snapshot_download
from ultralytics import YOLO

local = snapshot_download("rltjr/pcb-defect-v2", repo_type="dataset")
YOLO("yolo11s.pt").train(data=f"{local}/data.yaml", epochs=100, imgsz=640)

특성과 주의점

• 결함이 매우 작습니다 (박스 면적 중앙값이 이미지의 약 0.06%).
• 정상(무결함) 이미지가 없습니다. 정상 오탐률 평가에는 별도 정상 이미지가 필요합니다.
• 파일명 패턴으로 보아 공개 데이터셋 PKU-Market-PCB(합성 결함) 기반에 pinhole·scratch 가 추가된 것으로 보입니다.

출처 · 라이선스

• 원본: Roboflow Universe — bare-pcb-defects / obj-detection-pcb-defects-yolov8, version 3, CC BY 4.0
• 이 재분할본도 CC BY 4.0 을 따르며, 사용 시 원본 출처를 함께 표기해 주세요.
• 관련 논문(PKU-Market-PCB): A PCB Dataset for Defects Detection and Classification, arXiv:1901.08204