yolov7预训练权重文件 yolov7.pt yolov7x.pt yolov7-w6.pt yolov7-e6.pt yolov7-d6.pt yolov7-e6e.pt

Yolov7的全部预训练权重，github上的链接下载慢容易断联 项目源地址： https://github.com/WongKinYiu/yolov7 预训练权重文件列表： yolov7.pt yolov7x.pt yolov7-w6.pt yolov7-e6.pt yolov7-d6.pt yolov7-e6e.pt

YOLOv3的Darknet53主干网络的预训练权重，为pytorch版本，文件格式为.pth

原版的YOLOv5的预训练模型.rar

该资源包含： 1.yolov7的代码 2.yolov7.pt yolov7x.pt yolov7-w6.pt yolov7-e6.pt yolov7-d6.pt yolov7-e6e.pt等6个预训练权重文件

YOLOv5-lite预训练权重文件（V5lite-e.pt/V5lite-s.pt/V5lite-g.pt/V5lite-c.pt） YOLOv5-lite预训练权重文件 YOLOv5-lite预训练权重文件 YOLOv5-lite预训练权重文件 YOLOv5-lite预训练权重文件 YOLOv5-lite预训练权重文件 YOLOv5-lite预训练权重文件 YOLOv5-lite预训练权重文件 YOLOv5-lite预训练权重文件 YOLOv5-lite预训练权重文件

深度估计网络FSRE-Depth预训练模型，github上放在了google

深度估计网络DNet预训练模型

yolov3 512输入预训练权重

darknet是一个较为轻型的完全基于C与CUDA的开源深度学习框架，其主要特点就是容易安装，没有任何依赖项（OpenCV都可以不用），移植性非常好，支持CPU与GPU两种计算方式。Darknet的优势： darknet完全由C语言实现，没有任何依赖项，当然可以使用OpenCV，但只是用其来显示图片、为了更好的可视化； darknet支持CPU（所以没有GPU也不用紧的）与GPU（CUDA/cuDNN，使用GPU当然更块更好了）； 正是因为其较为轻型，没有像TensorFlow那般强大的API，所以给我的感觉就是有另一种味道的灵活性，适合用来研究底层，可以更为方便的从底层对其进行改进与扩展