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yolov5-v6.2-分类-代码与权重.zip

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简介：
该压缩包包含YOLOv5版本v6.2用于图像分类任务的完整代码和预训练模型权重，适用于快速部署和研究开发。 yolov5-6.2分类代码及权重

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  • yolov5-v6.2-分类-代码与权重.zip
    优质
    该压缩包包含YOLOv5版本v6.2用于图像分类任务的完整代码和预训练模型权重，适用于快速部署和研究开发。 yolov5-6.2分类代码及权重
     
  • yolov5权重文件.zip
    优质
    简介：该文件包含YOLOv5模型的预训练权重，适用于物体检测任务。下载后可直接应用于各类图像识别场景，加速开发流程。 yolov5模型文件的项目地址位于GitHub上的ultralytics/yolov5仓库。相关博文可以在xugaoxiang.com上查看。
     
  • yolov5模型权重.zip
    优质
    yolov5模型权重.zip包含YOLOv5深度学习目标检测模型的预训练参数文件，适用于快速部署和二次开发。 Yolov5的权重文件包括yolov5l.pt、yolov5m.pt、yolov5s.pt、yolov5x.pt以及yolov3spp.pt。使用方法是下载后解压文件，将权重文件复制到Yolov5项目下的weights文件夹中，然后运行detect.py即可。
     
  • 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水果分类100轮训练权重结果
    优质
    本项目基于YOLOv5框架进行水果图像分类任务，经过100个周期的迭代训练，获得了高精度的目标检测模型权重文件。 可以识别四类水果。
     
  • yolov5模型权重文件.zip
    优质
    简介：本文件包含YOLOv5目标检测模型的预训练权重，适用于多种图像识别任务。下载后可直接应用于项目开发或继续训练优化。 此前6月份的权重已经无法加载到最新的工程里面了。这是最新版本（2020年7月30日），亲测可用。从谷歌云盘下载，一共包含8个文件，包括6月份的和最新的版本。提供这些资源需要5积分，不多吧。
     
  • yolov5模型权重文件.0.zip
    优质
    该文件包含YOLOv5模型的预训练权重，适用于各种物体检测任务。下载后可用于快速部署和测试，在自己的数据集上进行微调以获得最佳效果。 yolov5官方权重文件包含4.0版本的yolov5x.pt、yolov5l.pt、yolov5s.pt和yolov5m.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车辆三类检测模型权重+代码+VOC格式数据集
    优质
    简介：本资源提供YOLOv5针对车辆分类（含轿车、卡车、SUV）的预训练模型及源码，并包含采用VOC格式标注的数据集，适用于快速上手和深度研究。 提供YOLOv5车辆三类检测权重文件以及训练过程中生成的各种曲线图，可以使用TensorBoard查看训练日志。 包含一个用于车辆检测的三类别数据集，其中包括1793张图片，每张图片中可能含有多个目标（car、bus和truck）。标签格式支持VOC和YOLO两种类型。所有图像中的目标清晰可见。
     
  • Yolov5的所有权重
    优质
    Yolov5的所有权重是指YOLOv5模型在训练过程中得到的一系列参数值，用于识别图像中的对象。这些权重是模型性能的关键因素。 官方云盘下载的权重文件包括yolov5s、yolov5x、yolov5m、yolov5l以及yolov5-fpn的模型权重，同时包含训练结果数据，有需要者可自行取用。