DarknetYolov3v4模型文件及对应预训练权重(tiny与非tiny)

Visdrone数据集pytorch框架下YOLOv3训练结果，包含3个训练好的模型YOLOv3-drone.pt、yolov3-tiny-drone.pt、YOLOv3-spp-drone.pt及其各种训练曲线图，保存在runs/train文件夹下，附有相关场景下的测试视频和代码，代码为Ultralytics 版YOLOv3版的代码，每个模型训练了150轮，

darknet版yolov3无人机检测训练权重，包括几万张图片训练好的yolov3-drone.weights和yolov3-tiny-drone.weights训练好的权重，并附上了测试的视频，用于检测空中的旋翼无人机，目标类别名为drone,有需要的可以下载

EfficienDet一般有好几个版本，可以根据自己的计算资源下载不同的预训练权重，但是预训练权重一般不太好下载，我上传到这里可供大家下载

yolov5无人机目标检测训练权重,附代码，代码为yolov5版本五，训练的 模型为yolov5s，目标类别名为drone,用于检测空中旋翼无人机，训练好的权重和曲线图保存载runs/train文件夹中，有需要的可以下载

yolov3火焰识别训练权重，pytorch框架ultralytics版yolov3代码，附代码，目标类别名为fire，训练好的权重和曲线图在runs/train文件夹下，有需要的可以下载

darknet版yolov4行人检测训练权重；配置文件为data/coco.names; cfg/yolov4.cfg; cfg/coco.data; 训练图片尺寸 512x512；类别名person；训练好的权重保存在backup中，附训练loss图和map曲线图，并包含行人训练数据集800多张

darknet版yolov3乒乓球检测训练权重，data/coco.names ; cfg/coco.data ; cfg/yolov3.cfg ; 类别名为ping pong；训练好的权重保存在backup文件夹中；附附训练loss图和map曲线图，并包含乒乓球训练数据集400多张

mask rcnn 模型在COCO数据集上预训练权重mask_rcnn_coco.h5

PyTorch图像模型 赞助商 非常感谢我的的支持！ 除了以上链接的赞助商之外，我还从以下位置获得了硬件和/或云资源： 英伟达（ ） TFRC（ ） 我很幸运能够自己投入大量时间和金钱来支持这个项目和其他开源项目。 但是，随着项目范围的扩大，需要外部支持来继续当前的硬件，基础设施和电力成本轨迹。 什么是新的 2021年5月5日 从添加MLP-Mixer模型和端口预训练权重 从添加CaiT模型和预训练权重 从添加ResNet-RS模型和权重。 添加CoaT模型和权重。 感谢 为TResNet，MobileNet-V3，ViT模型添加新的ImageNet-21k权重和微调的权重。 谢谢 添加GhostNet模型和权重。 谢 更新ByoaNet注意模型 改进SA模块的初始化 将基于实验的独立Swin attn模块和swinnet 实验的一致“ 26t”模型定义。 添加改进的