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yolov5-v0.3版本.zip

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简介：
YOLOv5-v0.3版本 是一款先进的实时目标检测模型的更新版软件包，基于PyTorch框架开发，适用于多种图像识别应用场景。该版本在性能和准确性上进行了优化升级。 最近Yolov5进行了更新，使用之前的模型运行最新的代码会报错。我遇到了一个错误：`torch.nn.modules.module.ModuleAttributeError: Detect object has no attribute m`。这是因为需要更新到与最新代码兼容的模型版本（对应于yolov5v3.0）。解决这个问题的方法是更新模型。

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  • yolov5-v0.3版本.zip
    优质
    YOLOv5-v0.3版本 是一款先进的实时目标检测模型的更新版软件包，基于PyTorch框架开发，适用于多种图像识别应用场景。该版本在性能和准确性上进行了优化升级。 最近Yolov5进行了更新，使用之前的模型运行最新的代码会报错。我遇到了一个错误：`torch.nn.modules.module.ModuleAttributeError: Detect object has no attribute m`。这是因为需要更新到与最新代码兼容的模型版本（对应于yolov5v3.0）。解决这个问题的方法是更新模型。
     
  • Desktop Goose v0.3 Extractor.exe (版本更新)
    优质
    Desktop Goose v0.3 Extractor.exe 是一个桌面工具的新版本，用于提取和管理文件。此更新优化了功能并修复了先前版本中的错误。 中文名：桌面鸭子，原名：Desktop Goose。这款软件允许用户用鼠标点击鸭子并与之互动。抖音上可以搜索“桌面鸭子”查看相关视频。
     
  • yolov5-v5.0.zip（版本更新）
    优质
    YOLOv5 v5.0是一款先进的实时目标检测模型，本次更新优化了算法性能和精度，增加了新功能，适用于多种应用场景。 使用Yolov5训练的火焰烟雾检测模型可以有效提升火灾早期识别的能力。该方法通过深度学习技术对图像或视频中的火焰与烟雾进行精准定位及分类，有助于及时发现火情并采取相应措施以减少损失。
     
  • yolov5-v5.0.zip（版本更新）
    优质
    YOLOv5是一款流行的实时目标检测系统。本次发布的v5.0版本在GitHub上以yolov5-v5.0.zip的形式提供下载，包含了最新的功能优化和性能提升。 yolov5-v5.0.zip
     
  • 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。
     
  • Yolov5 v3版本权重文件.zip
    优质
    该压缩包包含YOLOv5 v3版本的预训练模型权重文件，适用于目标检测任务，能够快速部署于各类计算机视觉项目中。 进行yolov5检测时所需的权重文件已经是v3版了，可以直接下载，无需科学上网。
     
  • LVGL官方UI设计工具EdgeLine版本v0.3
    优质
    EdgeLine是LVGL团队开发的一款官方UI设计工具的最新版(v0.3)，旨在简化和加速嵌入式系统中LVGL框架的用户界面设计过程。 LVGL官方团队推出了一款拖拽式UI编辑工具，并且该工具目前处于测试阶段。当前版本为V0.3，基于7.0版本开发，支持导出代码发布页。更多信息可以在论坛中查看：https://forum.lvgl.io/t/edgeline-v0-3-is-released/5838 重写后： LVGL官方团队推出了一款拖拽式UI编辑工具，目前处于测试阶段。当前版本为V0.3，基于7.0开发，并支持导出代码发布页。
     
  • 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。
     
  • 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。