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最新YOLOv5 v4.0发布版本，为YOLOv5-4.0.zip。

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简介：
最新YOLOv5版本v4.0的官方网站（下载速度可能较慢，此处提供镜像下载）：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v4.0

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  • 最新的Yolov5发布版v4.0（yolov5-4.0.zip）
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    YOLOv5版本v4.0带来了显著的功能和性能提升，包括优化的模型架构、增强的数据增强技术以及更好的训练策略。此版本旨在提供更高效的物体检测体验，下载链接为yolov5-4.0.zip。 最新yolov5 release版本为v4.0。官网地址（下载速度较慢）是https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v4.0，本资源提供镜像。
     
  • 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-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。
     
  • yolov5-master更新版.zip
    优质
    Yolov5-Master更新版是一款基于YOLOv5框架的深度学习项目最新版本，包含代码优化、新功能和性能改进，适用于目标检测任务。 YOLOV5的开发框架基于PyTorch，并采用模块化设计以增强灵活性和可扩展性。该框架提供了一系列预训练模型和支持脚本，方便用户进行目标检测任务的研究与应用。此外，它还包含数据集处理、网络结构构建以及评估指标计算等功能组件，使得整个深度学习项目的流程更加高效便捷。
     
  • 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。
     
  • yolov5-6.1-ECA更新版.zip
    优质
    本压缩包包含YOLOv5版本6.1的ECA（高效通道注意机制）更新代码及预训练模型，适用于目标检测任务优化。 1. 官方源项目地址是https://github.com/ultralytics/yolov5。 2. 在yolov5-6.1版本中加入了ECA通道注意力机制。 3. 训练、测试、预测命令与官方版本保持一致。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • ECShop 4.0 最新版本
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    ECShop 4.0是专为电商打造的最新版管理系统，集成了先进的技术与设计理念，提供强大的功能和优秀的用户体验，帮助商家轻松管理线上店铺。 ECShop 4.0 是2018年6月发布的最新版本。