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这是一组 yolov5.pt 模型文件压缩包。

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简介：
YOLOv5 5.0版本囊括了YOLOv5s.pt、YOLOv5m.pt、YOLOv5l.pt、YOLOv5x.pt以及YOLOv5n.pt等预训练权重文件，为用户提供了多种模型选择。

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  • ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17模型文件压缩包RAR版
    优质
    简介：此RAR压缩包内含基于SSD框架与MobileNetV1骨干网络，用于COCO数据集目标检测任务的预训练模型，日期为2017年11月17日。 TensorFlow模型可以提供给OpenCV等工具使用。
     
  • Yolov5官方PT训练模型
    优质
    简介：Yolov5官方PT训练模型是基于PyTorch框架开发的一种目标检测模型，适用于多种场景下的物体识别任务，性能优越。 yolov5官方提供了多种训练模型，包括：PTyolov5l.pt、yolov5m.pt、yolov5n.pt、yolov5s.pt 和 yolov5x.pt。这些不同的版本分别代表了不同大小和复杂度的网络结构，适用于各种计算资源和应用场景的需求。
     
  • YOLOv5源码压缩包
    优质
    简介：YOLOv5源码压缩包包含了先进的实时目标检测系统YOLOv5的完整源代码，适合开发者研究和二次开发。 YOLOv5源代码压缩包。
     
  • yolov3模型压缩包
    优质
    Yolov3模型压缩包包含了优化后的YOLOv3目标检测模型文件，旨在减少模型大小的同时保持高精度和快速推理能力。适合移动设备部署使用。 为了解决小目标检测中的低检出率和高虚警率问题,本段落提出了一种改进的YOLO V3方法，并将其应用于小目标检测中。由于小目标像素较少且特征不明显，我们对原网络输出的8倍降采样特征图进行了2倍上采样处理，并将该结果与第2个残差块输出的特征图进行拼接，从而建立了4倍降采样的特征融合目标检测层。为了获取更多关于小目标的信息，在Darknet53结构中的第二个残差块中增加了两个新的残差单元。 通过使用K-means聚类算法对候选框的数量和宽高比进行了分析处理后，我们用改进的YOLO V3方法与原始版本在VEDAI数据集上进行对比实验。结果显示，改进后的模型能够更有效地检测小目标，并且提高了召回率以及平均准确度均值。
     
  • AlexNet模型压缩包
    优质
    AlexNet模型压缩包包含了一个经过优化和压缩的经典卷积神经网络——AlexNet，适用于资源受限的设备。 基于MATLAB进行操作时，请确保使用2018版本以上的软件，并在MATLAB内部安装AlexNet工具箱。可以通过在线搜索找到相关的教程来完成这一过程。
     
  • yolov5s模型的pt文件
    优质
    简介：Yolov5s模型的pt文件是基于YOLOv5架构的小型版本（S为Small），它是一个预训练的PyTorch模型文件，适用于实时目标检测任务，提供高效准确的目标识别性能。 yolov5 version3模型的权重文件为yolov5s.pt。
     
  • yolov5x模型的pt文件
    优质
    Yolov5x.pt是基于YOLOv5架构的大规模预训练模型文件，适用于复杂场景下的目标检测任务，具备高精度与快速推理能力。 ultralytics版yolov5x预训练模型由于某些原因，在官方渠道下载速度较慢，提供给需要的小伙伴。
     
  • yolov5s模型的pt文件
    优质
    Yolov5s.pt 是基于YOLOv5小型版本（S）的预训练模型文件，适用于资源受限环境下的目标检测任务。此模型以效率与准确性著称，在多种应用场景中提供强大的性能支持。 Yolov5是一个基于深度学习的目标检测模型，它使用预训练集来提高在新数据上的性能。这个模型因其高效性和准确性而受到广泛欢迎。预训练集包含大量标记的图像，用于初始化网络权重，从而加速收敛并提升最终结果的质量。用户可以利用这些预训练参数，在自己的特定任务上进行微调和改进。
     
  • yolov5x模型的pt文件
    优质
    Yolov5x.pt是基于YOLOv5架构的大规模预训练模型文件，适用于高性能计算环境下的目标检测任务，具备高精度与快速推理能力。 著名的 yolov5 预训练权重由于作者将其文件放在谷歌云盘上导致下载不便，因此这里提供一个方便大家学习使用的版本。
     
  • yolov5s模型的pt文件
    优质
    YOLOv5s模型的.pt文件是基于轻量级版本的小型神经网络权重文件，适用于资源受限的设备或场景，提供快速且准确的目标检测能力。 在yolov5模型中使用最小数据集可以在笔记本上运行，并从Google网盘下载。这个数据集适用于训练体积小且速度快的pytorch yolov5模型。