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Visdrone数据集上训练的YOLOv5-v5.0模型权重(yolov5-5.0-visdrone.zip)

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简介：
这段简介可以这样写：yolov5-5.0-visdrone.zip包含了在VisDrone数据集上经过充分训练的YOLOv5版本5.0模型权重，适用于无人机相关的视觉任务。 Visdrone数据集YOLOv5训练权重包括两个模型：YOLOv5s-visdrone.pt 和 yolov5m-visdrone.pt，还包括各种训练曲线、相关场景测试视频以及yolov5-5.0的代码。

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  • Visdrone数据集上训练的YOLOv5-v5.0模型权重(yolov5-5.0-visdrone.zip)
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    这段简介可以这样写：yolov5-5.0-visdrone.zip包含了在VisDrone数据集上经过充分训练的YOLOv5版本5.0模型权重，适用于无人机相关的视觉任务。 Visdrone数据集YOLOv5训练权重包括两个模型：YOLOv5s-visdrone.pt 和 yolov5m-visdrone.pt，还包括各种训练曲线、相关场景测试视频以及yolov5-5.0的代码。
     
  • 基于Visdrone数据集的YOLOv5训练权重及PyQt界面
    优质
    本项目利用Visdrone数据集对YOLOv5模型进行优化训练，并开发了基于PyQt的用户界面，旨在提高无人机视频中目标检测的准确性和实用性。 使用YOLOv5进行俯视场景下的车辆行人检测视觉分析，包括两种预训练模型（YOLOv5s和YOLOv5m）以及visdrone数据集的权重文件、PR曲线及loss曲线等信息。该系统配备有pyqt界面，能够识别图片中的车辆和行人。 此外，通过此pyqt界面可以实现对视频或直接从摄像头获取的画面进行实时检测与分析。整个项目基于Pytorch框架，并采用Python语言编写代码。
     
  • 基于YOLOv5的VisDrone数据集训练
    优质
    本项目采用先进的YOLOv5算法，在大规模VisDrone数据集上进行目标检测模型训练与优化，旨在提高复杂场景下的检测精度和速度。 使用yolov5训练visdrone数据集。
     
  • 基于Visdrone数据集的YOLOv5版本5.0训练成果_yolov5-5.0.rar
    优质
    本资源提供基于Visdrone数据集训练的YOLOv5版本5.0模型文件，适用于无人机检测场景，包含预训练权重和配置文件。 在Visdrone数据集上使用YOLOv5进行训练的结果包括两个模型：YOLOv5s和yolov5m；包含各种训练曲线和测试视频，并附上了yolov5-5.0的代码，配置好环境后可以直接运行。
     
  • 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。
     
  • YOLOv5行人检测模型训练权重+3000行人数据集 yolov5-6.0-person_detect.zip
    优质
    本资源提供基于YOLOv5版本6.0的人行检测模型训练权重及包含约3000个样本的行人数据集，适用于深度学习项目中的人体识别研究。 1. YOLOv5行人检测训练权重附有各种训练曲线图。 2. 场景为街道、公路的行人检测模型，在一万多数据集上进行训练，准确率超过90%。 3. 类别：person（人）。 4. 数据集中包含3000张多行人的图片，并提供VOC和YOLO两种标签格式。 5. 检测结果及数据集详情请参考相关博客文章。
     
  • 基于Visdrone数据集的YOLOv5模型训练成果-版本5.zip
    优质
    本资料包包含基于Visdrone数据集进行优化后的YOLOv5模型训练成果，为无人机视觉领域的目标检测提供高性能解决方案。 Visdrone数据集上使用YOLOv5s和YOLOv5m两个模型进行训练，每个模型都训练了300个epochs。YOLOv5是第五个版本，并提供了相关场景下的测试视频供下载。如果有需要可以联系获取这些资源。
     
  • Yolov5的预训练权重
    优质
    简介：Yolov5的预训练权重是基于大规模数据集训练得到的模型参数，能够有效提升目标检测任务的性能和泛化能力。 Yolov5预训练权重包括yolov5l.pt、yolov5m.pt、yolov5s.pt、yolov5x.pt四种类型。
     
  • 训练好的YOLOv5口罩检测模型 yolov5-master-5.0-mask.rar
    优质
    本资源提供一个基于YOLOv5架构、专门用于口罩佩戴情况检测的预训练模型。该模型能够高效准确地识别图像中的人脸及其口罩佩戴状态，适用于疫情防控等多种场景下的应用需求。下载后请解压文件yolov5-master-5.0-mask.rar进行使用。 训练好的YOLOv5口罩检测模型，在配置好环境后可以直接运行。使用几千张数据进行了150轮的训练，最终得到的权重文件使得mAP达到了90%以上。PR曲线等图保存在runs文件夹中。配置好YOLOv5的环境之后就可以直接进行数据集和检测结果的操作了。
     
  • 基于YOLOv5的飞机检测模型训练+权重+数据集+PyQt界面
    优质
    本项目基于YOLOv5框架开发了一套高效的飞机检测系统，包含详尽的数据集与预训练权重，并配以用户友好的PyQt图形界面。 使用YOLOv5训练飞机检测模型，并包含已标注的飞机数据集。标签格式为xml和txt两种，类别名为aeroplane。采用pytorch框架，代码是用Python编写的。该系统还配备了一个QT界面，可以用于检测图片、视频以及调用摄像头进行实时检测，提供相应的选择项。