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Yolov5系列权重：Yolov5s、m、l、x版本

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简介：
简介：Yolov5系列包括四个不同大小的模型（S、M、L、X），它们在准确性和计算需求之间提供了不同的平衡，适用于各种应用场景。 YOLOv5有四种模型：YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l 和 YOLOv5x。如果从官网下载速度较慢，可以选择其他途径进行下载，并将下载好的文件放入weights文件夹中以供使用。

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  • Yolov5系列权重：Yolov5s、m、l、x版本
    优质
    简介：Yolov5系列包括四个不同大小的模型（S、M、L、X），它们在准确性和计算需求之间提供了不同的平衡，适用于各种应用场景。 YOLOv5有四种模型：YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l 和 YOLOv5x。如果从官网下载速度较慢，可以选择其他途径进行下载，并将下载好的文件放入weights文件夹中以供使用。
     
  • Yolov5的预训练权重文件，涵盖L、M、S、X四种尺寸的权重文件
    优质
    本资源提供YOLOv5模型预训练权重，包含大（L）、中（M）、小（S）和特小（X）四个不同规模版本，适用于多样化的目标检测任务。 包括yolov5l.pt、yolov5m.pt、yolov5s.pt和yolov5x.pt预训练权重文件。
     
  • Yolov8权重文件，含n、s、m、l、x五种尺寸
    优质
    这段简介可以描述为：“Yolov8权重文件集合包含五个不同规模版本（nano, small, medium, large, xtra-large），适用于从资源受限到高性能计算的各种场景。” Yolov8的五个权重文件版本为2023/3/18。由于从GitHub下载可能较慢，因此个人已上传以便大家方便下载。
     
  • Yolov8权重文件，含n、s、m、l、x五种尺寸
    优质
    本资源提供YOLOv8模型的预训练权重文件，涵盖nano、small、medium、large和extra-large五种不同规模版本，满足多样化的检测需求。 Yolov8的五个权重文件版本为2023/3/18。由于从GitHub下载可能较慢，个人已上传以方便大家下载。
     
  • Yolov5 V6.0 权重文件：yolov5l.pt, yolov5l6.pt, m, m6, n, n6, s, s6, x, x6
    优质
    本资源提供YOLOv5版本V6.0的多种预训练模型权重文件，包括yolov5l.pt、yolov5l6.pt等，涵盖不同规模（如large、medium、small）及其增强版，适用于物体检测任务。 yolov5 v6.0的权重文件包括：yolov5l.pt、yolov5l6.pt、yolov5m.pt、yolov5m6.pt、yolov5n.pt、yolov5n6.pt、yolov5s.pt、yolov5s6.pt和yolov5x.pt、yolov5x6.pt。
     
  • Yolov5 v3版本权重文件.zip
    优质
    该压缩包包含YOLOv5 v3版本的预训练模型权重文件，适用于目标检测任务，能够快速部署于各类计算机视觉项目中。 进行yolov5检测时所需的权重文件已经是v3版了，可以直接下载，无需科学上网。
     
  • Yolov5预训练权重集合---【涵盖yolov5s、yolov5s6、yolov5m、yolov5m6、yolov5l等】
    优质
    本资源包提供多种YOLOv5预训练模型的权重文件，包括Yolov5s、Yolov5s6、Yolov5m、Yolov5m6、Yolov5l等版本，适用于不同场景下的目标检测任务。 Yolov5模型预训练权重包括yolov5s、yolov5s6、yolov5m、yolov5m6、yolov5l、yolov5l6、yolov5x等版本。
     
  • Yolov8权重文件：涵盖分类与检测的N、S、M、L、X五种型号
    优质
    本资源提供YOLOv8不同规模（N、S、M、L、X）的预训练模型，适用于图像分类及目标检测任务，满足多样化需求。 Yolov8提供了五个不同大小的权重文件：n、s、m、l 和 x，分别用于分类和检测任务。
     
  • YOLOv5权重
    优质
    简介：YOLOv5权重是指用于YOLOv5目标检测模型中的参数文件，包含通过大量数据训练得到的最佳值，使模型能够高效准确地进行图像中物体识别与定位。 GitHub上的YOLOV5更新频繁，需要配合yaml配置文件的权重才能使用。经测试验证，2020年7月6日版本的文件中的权重与配置文件均能正常使用。相较于前代模型，YOLOv5在速度上有了显著提升，在运行Tesla P100的YOLOv5 Colab笔记本中，每个图像的推理时间仅需约0.007秒，即每秒可处理大约140帧（FPS）。此外，YOLOv5体积小巧，例如YOLOv5 s版本的权重文件大小仅为27MB。而同样架构下的YOLOv4则需要占用244MB的空间。这表明YOLOv5比YOLOv4小近90%左右，使得其在嵌入式设备上的部署更为便捷。另外，由于YOLOv5是基于PyTorch框架实现的，因此能够充分利用已有的PyTorch生态系统资源。
     
  • YOLOv5 正版权重文件
    优质
    简介：本文档提供YOLOv5官方模型权重文件的下载链接及版本信息，帮助开发者快速获取和使用最新的YOLOv5模型资源。 该权重文件为v5.0版本，包含 yolov5s.pt、yolov5m.pt、yolov5l.pt 和 yolov5x.pt。