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YOLOV5预训练模型已提供。

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简介：
包含着前所未有的全面性，此YOLOv5预训练模型集合囊括了共十种不同的预训练权重。此外，我们还提供了详细的权重性能对比图表，以便您更直观地了解各类权重的差异与优劣。通过应用这些预训练模型，您的目标检测系统能够识别高达80种不同的物体类别。

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  • YOLOv5预训练模型
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    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。
     
  • YOLOV5预训练模型.zip
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    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预训练模型的权重
    优质
    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。
     
  • SRN-DeblurNet: PyTorch实现及预训练模型提供
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    简介：SRN-DeblurNet是一款用于图像去模糊任务的深度学习模型，基于PyTorch框架开发，并提供了经过大量数据训练得到的预训练模型。 为了训练SRN-DeblurNet模型，我严格按照原始论文中的所有配置进行操作。在测试PSNR值时，我把GOPRO数据集的测试部分分为两半：一半用于验证，另一半用于最终测试，并得到了29.58db PSNR的结果（而原论文报道的数据为30.26db）。我已经提供了预训练模型。 值得注意的是，在没有进行伽玛校正的情况下也可以对GOPRO中的模糊图像进行训练。我尝试将该模型应用到真实世界中的人脸图像上，但发现其推广效果不佳。欢迎任何讨论或更正意见。
     
  • ProtTrans: 提供先进蛋白质预训练的Transformer模型
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    简介：ProtTrans是一种先进的基于Transformer架构的模型，专门用于蛋白质的预训练。它能够有效提升生物信息学领域中各类任务的表现，为药物设计和生物学研究提供强大支持。 ProtTrans 提供了最先进的蛋白质预训练模型，并通过使用数千个来自Summit的GPU以及各种Transformers模型中的Google TPU进行了培训。欲了解更多关于我们的工作，请查阅我们的论文。此存储库将定期更新，以支持生物信息学界，特别是我们SASAR项目在Covid-19研究方面的进展。 目录： - 预言 - 蛋白质序列生成 - 可视化 - 基准测试 - 期望成绩 - 二级结构预测（第3季度） - 二级结构预测（Q8） - 膜结合与水溶性（Q2） - 亚细胞定位（Q10） - 社区和贡献 - 遇到问题？ - 发现错误？ - 特别要求 - 团队成员
     
  • Yolov5医疗人员检测数据集144M 提供预训练模型与数据详情
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    本资源提供YOLOv5框架下专为医疗环境设计的人员检测数据集及预训练模型，总量达144MB。包括详尽的数据说明和使用指南。 144M 医护目标检测数据集已处理为YOLO格式，可直接用于训练。该数据集包含684张训练图片、300张验证图片和29张测试图片，并附有训练记录。