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Yolov5代码实现，包含预训练模型、测试脚本和训练功能。

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简介：
Yolov5配置版本由于其结构较为复杂，阅读和修改起来存在一定不便。为了提升开发效率，我们精心整理并封装了代码版本，使其在阅读和进行网络优化时更加便捷。该版本集成了预训练权重，并提供了用于芒果检测的代码模块 detect_class_s.py，同时具备扩展性，可以针对其他类别进行训练。

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  • Yolov5代码版本，含预训练模型及测试脚本，支持训练
    优质
    简介：该资源提供YOLOv5的完整代码版本，包含预训练模型和详细的测试脚本，方便用户直接进行模型训练和验证。 yolov5配置版的代码阅读和修改不太方便，所以我整理了一个代码封装版本，这样可以更方便地阅读和修改网络结构，并且带有预训练权重。检测代码为detect_class_s.py，用于检测芒果，也可以用来训练其他目标。
     
  • YOLOv5预训练模型
    优质
    简介：YOLOv5是一款高效的目标检测算法，基于深度学习技术，适用于多种场景下的实时目标识别任务。 YOLOV5的预训练模型包括yolov5s、yolov5n、yolov5l、yolov5m和yolov5x。
     
  • Yolov5预训练模型
    优质
    简介：Yolov5是一种先进的目标检测算法，基于深度学习框架，用于识别图像中的对象。它采用了一系列创新技术来提高精度和速度，并且提供了一个可直接使用的预训练模型以供快速部署。 这段文字涵盖了yolov5m、yolov5s、yolov5l以及yolov5s模型的相关内容。
     
  • YoloV5预训练模型
    优质
    简介：YoloV5是一种先进的目标检测模型，基于深度学习技术，适用于多种图像识别任务。它继承了YOLO系列模型速度快、准确率高的优点，并进行了多项改进和优化，能够高效地进行实时物体检测与分类。 【实例简介】 本实例提供了yoloV5的预训练模型文件，这些文件由官方提供，并存储在谷歌网盘上，下载速度可能较慢。压缩包内包含以下五个模型权重文件：yolov3-spp.pt、yolov5l.pt、yolov5m.pt、yolov5s.pt和yolov5x.pt。 【核心代码】 d55f0a42-a33d-498b-a3df-1cb4c0595e59 ├── yolov3-spp.pt ├── yolov5l.pt ├── yolov5m.pt ├── yolov5s.pt └── yolov5x.pt 共包含五个文件。
     
  • CIFAR10 - PyTorch - 包含模型源文件、训练和测试代码以及Kaggle上的预训练模型
    优质
    本项目提供了一个基于PyTorch框架的CIFAR-10数据集图像分类解决方案，包含详细的模型源码、训练与测试脚本，并附有在Kaggle平台上的预训练模型以供参考和使用。 cifar10文件夹：包括了cifar10原数据库 kaggle文件夹：包括了在kaggle上训练好的模型及日志文件 model文件夹：包括了本地cpu训练好的模型 src文件夹： - kaggle_tensorboard.py: 用于使用tensorboard展示kaggle上训练的日志 - model.py: 神经网络模型 - res_model：残差网络模型 有问题就发邮件。GuanlinLi_BIT@163.com
     
  • YOLOV5预训练模型.zip
    优质
    YOLOV5预训练模型 是一个基于YOLOv5架构的高度优化的深度学习模型文件集合，适用于快速、准确的目标检测任务。该模型已预先在大规模数据集上进行训练，便于用户直接应用或微调至特定场景。 史上最齐全的YOLOv5预训练模型提供了10种不同的预训练权重，并附带了各个权重性能对比图。使用这些模型可以实现对多达80种物体的目标检测。
     
  • Yolov5预训练模型.zip
    优质
    本资源提供YOLOv5预训练模型下载，适用于目标检测任务，包含多种尺寸以适应不同硬件需求，助力快速开发与部署。 此文件包含预先训练的yolov5模型（包括yolov5s.pt、yolov5x.pt、yolov5l.pt），可以直接用于迁移学习、检测和测试，更新日期为2020年8月4日。验证结果显示，截至该日期，GitHub上的代码可以顺利进行训练。
     
  • Yolov5 7.0版预训练模型
    优质
    简介：Yolov5 7.0版预训练模型是基于YOLOv5框架最新发布的版本，集成了最新的算法优化和性能提升，适用于实时目标检测任务。 该文件夹包含除YOLOv5x以及YOLOv5x6模型之外的yolov5_7.0版本的所有训练模型。
     
  • Yolov5预训练模型（包括Yolov5L、Yolov5M、Yolov5S和Yolov5X）
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    Yolov5预训练模型系列包括Yolov5L、Yolov5M、Yolov5S和Yolov5X，适用于多种规模的物体检测任务，提供高效准确的目标识别解决方案。 YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测框架，全称为You Only Look Once的第五个版本，在计算机视觉领域因其高效、准确及易于使用的特点而广受好评。该系列包括多种规模模型（如yolov5l、yolov5m、yolov5s和yolov5x），差异主要在于网络结构复杂度与参数量，以适应不同计算资源和应用场景。 1. YOLOv5的核心概念： - 目标检测：YOLOv5的主要任务是识别并定位图像中物体的类别及边界框。 - 单次预测：不同于多阶段检测器，YOLO算法一次性完成分类与定位，提升速度和效率。 - 网络架构：采用卷积神经网络（CNN）作为基础，并通过Darknet框架实现。其结构包括一系列卷积层、池化层及上采样层以逐步提取特征并进行预测。 2. YOLOv5模型变种： - yolov5l：大模型，参数更多，适合处理复杂任务但计算需求较大。 - yolov5m：中等规模的模型，在性能和资源消耗间取得平衡。 - yolov5s：小模型，适用于资源受限环境（如边缘设备），以牺牲部分精度换取更快的速度。 - yolov5x：超大规模模型，提供最高精度，但需要强大计算平台支持。 3. 训练与优化： - 数据增强：YOLOv5利用随机翻转、缩放和裁剪等多种数据增强技术增加泛化能力。 - 批归一化（Batch Normalization）加速训练过程并提高稳定性。 - 锚框（Anchor Boxes）用于改进物体边界框预测，使其适应不同大小与比例的物体。 - 损失函数：采用联合损失包括分类、坐标回归和置信度损失以优化类别预测及边界框定位。 4. 预训练模型： 提供预训练模型经过大量数据集（如COCO或VOC）的训练，可以直接用于目标检测任务，并可作为迁移学习基础通过微调适应特定领域的应用需求。 5. 使用与部署： - 预测模型：压缩包中的模型文件可以加载到YOLOv5框架中进行实时目标检测。 - 软件支持：通常用PyTorch实现，提供Python API方便集成至其他项目。 - 移动端部署：针对移动端和嵌入式设备，通过量化、剪枝等优化技术降低内存占用与计算需求，在资源受限环境中运行。 YOLOv5预训练模型为开发者提供了强大而灵活的工具，无论是快速部署目标检测应用还是进一步研究定制化模型都能找到合适的解决方案。
     
  • YOLOv5预训练模型的权重
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    简介：YOLOv5预训练模型的权重是基于深度学习的目标检测算法，提供高效准确的图像中目标识别与定位功能，适用于多种应用场景。 YOLOv5 提供了四个不同大小的预训练模型权重文件：yolov5s.pt、yolov5m.pt、yolov5l.pt 和 yolov5x.pt。这些文件分别代表小（S）、中（M）、大（L）和特大（X）版本，适用于不同的计算资源和精度需求。