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官方链接测试记录快速入门指南：NVIDIA Jetson 与Ultralytics YOLO11测试次数：100次【热启动】效果最佳：MAX功率+CPU,GPU 内核都以最大频率运行。

整个绘制中文标签的流程通过初始化字体和颜色、创建并管理字符图像缓存，最终将缓存的字符图像高效地绘制到目标图像上，利用缓存机制减少了重复绘制和字体渲染的开销，提高了绘制效率。

印刷电路板（PCB）瑕疵数据集：是一个公共的合成PCB数据集，由北京大学发布，其中包含1386张图像以及6种缺陷（缺失孔，鼠标咬伤，开路，短路，杂散，伪铜），用于检测，分类和配准任务。本文我们选取了其中适用与检测任务的693张图像，随机选择593张图像作为训练集，100张图像作为验证集。

注意：使用yolo命令训练，需对修改后的整个代码运行pip install -e .2.1 步骤一：新增导入库。

VisDrone数据集是由天津大学等团队开源的一个大型无人机视角的数据集，官方提供的数据中训练集是6471、验证集是548、测试集1610张。数据集共提供了以下12个类，分别是：‘忽略区域’, ‘pedestrian’, ‘people’, ‘bicycle’, ‘car’, ‘van’,‘truck’, ‘tricycle’, ‘awning-tricycle’, ‘bus’, ‘motor’, ‘others’，其中忽略区域、others是非有效目标区域，本项目中予以忽略；详情见文章1和2。

VisDrone数据集是由天津大学等团队开源的一个大型无人机视角的数据集，官方提供的数据中训练集是6471、验证集是548、测试集1610张。数据集共提供了以下12个类，分别是：‘忽略区域’, ‘pedestrian’, ‘people’, ‘bicycle’, ‘car’, ‘van’,‘truck’, ‘tricycle’, ‘awning-tricycle’, ‘bus’, ‘motor’, ‘others’，其中忽略区域、others是非有效目标区域，本项目中予以忽略；

如下图，改进 3（加小目标分支）是提升最显著，为 6.8 个点，无人机小目标较多（P2 是 v8 自。改进 2：三明治结构（作者提出），相比于原先的 concat 操作，多融合了一个上层大尺度特征。（1）性能主要提升来自增加对小目标检测的 P2 层（即增加一个 160*160 的大尺度检测。如下图所示，在 yolov8-n 基础改进上，精度有所提升，参数变化不大，但是推理速度大幅。积核被合并为一个 3×3 卷积层。（2）增加 P2 分支与多支路融合虽然在模型参数方面略微增加，但推理耗时显著增加，不。

印刷电路板（PCB）瑕疵数据集：是一个公共的合成PCB数据集，由北京大学发布，其中包含1386张图像以及6种缺陷（缺失孔，鼠标咬伤，开路，短路，杂散，伪铜），用于检测，分类和配准任务。本文我们选取了其中适用与检测任务的693张图像，随机选择593张图像作为训练集，100张图像作为验证集。

Pytorch与YOLOv8环境配置

CUDA，cudnn安装。

Anaconda、Vscode、Pycharm、VS2019安装。