使用C++部署YOLOv8模型
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本教程详细介绍了如何将Yolov5 v6.x部署到Flask上，并支持在线上传预测图片和视频功能以及摄像头检测功能。上传后的视频保存在/upload中，结果保存在/inference/output文件
YOLOv5四个权重文件 yolov5s.pt yolov5m.pt yolov5l.pt yolov5x.pt
利用darkflow将yolov2的权重文件转换为tensorflow的pb模型文件，包括yolo.pb以及yolo.meta两个文件。
欢迎下载YOLOv5-7.0预训练模型，该模型已在计算机视觉领域广泛应用。该文件包含了除YOLOv5x和YOLOv5x6模型之外的yolov5_7.0有训练模型，可以帮助您快速开展计算机视觉相关项目。
https://github.com/tanluren/mobilenetv3-yolov3 上的预训练模型，20分类，要class相同才能用
此前 6月份那个权重 已经无法加载到最新的工程里面了这是最新的,亲测可用(2020年7-30), 从谷歌云盘下载的,一共8个文件, 包含6月份的和最新的5积分不多吧..
libtorch-yolov5 是一个高性能的深度学习模型库，用于对象检测任务。它基于 PyTorch 框架和 YOLOv5 架构构建，提供了一系列预训练模型，可以用于各种应用场景，包括图像和视频中的
| 文件名 | 大小 | mAP@0.5 | mAP@0.5:0.95 | 参数量 | 计算量 | 用途 ||---|---|---|---|---|---|---|| yolov5s.pt |
image模型Size34mb optimized for speed and moderate performance with fast detection time
此文件是yolov5的预先训练模型(包含yolov5s.pt、yolov5x.pt、yolov5l.pt),可以直接用来进行迁移学习、检测和测试,更新日期为2020年8月4日。验证8月4日github
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