1、YOLOv5行人检测训练权重 ，附有各种训练曲线图 2、场景：街道，公路行人检测，一万多数据训练得到，准确率达90%以上， 3、classes: person 4、并包含3000张多行人数据，标签格式为VOC和YOLO两种 5、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/124480876

Github上YOLOv3_VOC_2007的权重文件

目标检测yolov2和yolov3的权重文件，并且有基于voc数据集训练好的权重。

通过yolov5训练的数据权重

资源是2021年的，现在2022年也适用，在使用wxid转扫一扫的用户们，建议最近先养号！

PyTorch 模型部署到 ONNX，实现一个超分辨率模型，并把模型部署到 ONNX Runtime 这个推理引擎上。

yolo4_voc_weights.pth是VOC数据集的权重 yolo4_weights是COCO数据集的权重

云模型matlab代码，可以直接使用

inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5 这是VGG16网络在imagenet数据集上的预训练权重文件，不带连接层。仅仅需要5积分，自行下载提取哦。

RESTNET50 SqueezeNet权重文件