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YOLOv5-ML.NET，yolov5-nano 6.0 版本。

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简介：
YOLOv5-ML.NET，即Yolov5-nano 6.0版本，利用C#编程语言借助ML.NET框架来读取由Yolov5-nano模型生成的ONNX格式文件。

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  • YOLOv5-ML.NET: Yolov5-Nano 6.0版本
    优质
    YOLOv5-ML.NET是基于Yolov5-Nano模型优化后在ML.NET上的实现，适用于资源受限环境中的实时目标检测。 YOLOv5-ML.NET 使用 yolov5-nano 6.0 版本，在 C# 中通过 ML.NET 读取由 yolov5-nano 生成的 ONNX 模型。
     
  • 使用 YOLOv5 6.0 版本和 YOLOv5-Nano 训练自定义数据集
    优质
    本文介绍了如何利用YOLOv5最新版本（6.0）及其Nano模型对自定义数据集进行训练，适用于快速部署的小型项目。 使用yolov5 6.0 版本的yolov5-nano模型训练自己的数据集非常直接，只需包含你的数据集即可开始训练。参考相关文档进行必要的配置更改。
     
  • Yolov5-6.0新版
    优质
    简介：YOLOv5-6.0是基于流行的目标检测框架YOLO系列的重大更新版本，它在性能和准确性上有了显著提升，适用于实时目标检测任务。 Yolov5的最新版本已经发布。
     
  • 基于ML.NET和ONNX的YOLOv5对象检测-YOLOv5-Net
    优质
    YOLOv5-Net是利用ML.NET框架并结合ONNX模型导出能力实现的一个高效目标检测项目，它基于流行的YOLOv5算法。此项目旨在为开发者提供一个灵活、高性能的对象识别解决方案，适用于多种平台和应用场合。 YOLOv5-net使用ML.NET和ONNX进行YOLOv5对象检测。
     
  • jeston nano镜像_MOBILNET+YOLOv5.rar
    优质
    该资源为Jeston Nano设备定制的深度学习模型压缩包，内含优化后的MobileNet和YOLOv5模型，适用于嵌入式视觉任务。 Jeston Nano 64G镜像已配置好YOLOv5运行所需的PyTorch环境以及MobileNet运行所需的TensorFlow环境，可以直接运行这两个模型。
     
  • YOLOv5火焰与烟雾检测（yolov5-6.0-fire_smoke.rar）
    优质
    本项目提供基于YOLOv5版本6.0的深度学习模型，专门用于实时检测图像或视频中的火焰和烟雾。该资源包内含训练好的权重文件、配置文件及相关代码，便于用户快速集成到火灾预警系统中。 YOLOv5训练好的火焰烟雾检测模型包括yolov5s-fire_smoke.pt和yolov5m-fire_smoke.pt两个预训练模型，并包含几百张标注好的火焰和烟雾数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为fire和smoke。采用pytorch框架，代码使用python编写。数据集和检测结果可参考相关文献或资料进行详细了解。
     
  • Yolov5-Pip: Ultralytics Yolov5的打包版本
    优质
    简介：Yolov5-Pip是Ultralytics团队推出的YOLOv5模型的简化安装包，通过pip命令即可轻松部署与使用先进的目标检测技术。 YOLOv5对象检测器已经打包好，并且可以方便地安装并集成到您的项目中。以下是使用该软件包的最新版本的方法： **安装** - 对于 Python >=3.7 的用户，可以通过 pip 安装 yolov5： ``` pip install yolov5 ``` - 对于 Python 3.6 用户，请确保正确安装 numpy 和 torch 版本后，再使用以下命令安装 yolov5： ``` pip install numpy>=1.18.5,<1 torch>=1.7,<=3.2.2 pip install yolov5 ``` **基本用法** ```python from PIL import Image from yolov5 import YOLOv5 # 设置模型参数 model_path = yolov5/weights/yolov5s.pt # 它会自动将 yolov5s 模型下载到指定路径中 ``` 请确保在使用时根据需要调整上述代码中的具体细节。
     
  • Yolov5Wpf：利用ML.NET部署YOLOV5 ONNX模型-源码
    优质
    Yolov5Wpf项目展示了如何使用ML.NET将YOLOv5的ONNX模型集成到Windows应用程序中，提供了一个基于C#和WPF框架的源代码示例，便于机器学习模型在桌面应用中的部署与开发。 约洛夫5Wpf使用ML.NET部署YOLOV5的ONNX模型。
     
  • Yolov5的OpenVINO版本
    优质
    本项目为YOLOv5模型的OpenVINO适配版，通过将深度学习推理部署到Intel平台，实现高性能实时目标检测，适用于边缘计算和嵌入式设备。 YOLOv5与OpenVINO 2021版本在Windows 10系统上使用Visual Studio 2019进行开发，并实现了摄像头实时预览功能。经过亲测调试，该方案已成功运行，现特此分享给广大学习者。