以下是针对yolov5-6.1-pyqt博文提供的资源汇总:
- 深度学习模型Yolov5版本6.1
- PyQt界面应用配套资源
- 博文涵盖的相关内容及示例
- 代码、数据集等辅助工具
- 快速上手指南和使用说明
欢迎查阅,加速您的开发进程!
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此文件是yolov5权重文件,包含5种不同的权重模型(yolov5s.pt、yolov5m.pt、yolov5l.pt、yolov5-spp.pt、yolov5x.pt) 但是此文件为旧版本的权重文件
YOLOv5是YOLO(You Only Look Once)系列目标检测模型的最新版本,它在计算机视觉领域中被广泛应用于实时物体检测。YOLOv5 3.0是该模型的一个优化更新,提供了更高的准确性和
yolov5模型文件,项目地址: https://github.com/ultralytics/yolov5,博文将见 https://xugaoxiang.com
著名的 yolov5 预训练权重,因为作者将文件放在谷歌云盘上,下载不便,因此将其放在这里,供大家学习使用
基于yolov5的小目标,旋转数据集训练,
YOLOv5模型下载,可通过训练好的模型实现YOLOv5目标检测,相比YOLOv4,检测速度更快,体积更小
YOLOv5权重文件:M模型。yolov5系列将在2020年第2/3季度进行架构研究和开发,以提高性能。更新可能包括来自yolov4的CSP瓶颈,以及PANet或BiFPN head特性。
YOLOv5权重文件:S模型。yolov5系列将在2020年第2/3季度进行架构研究和开发,以提高性能。更新可能包括来自yolov4的CSP瓶颈,以及PANet或BiFPN head特性。
这是 Yolov5 的主程序。
该存储库代表Ultralytics对未来的对象检测方法的开源研究,并结合了在匿名客户数据集上数千小时的培训和发展过程中汲取的经验教训和最佳实践。 所有代码和模型都在积极开发中,如有更改或删除,恕不另行
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