Visdrone数据集YOLOv5训练权重：
1、包括训练好的YOLOv5s-visdrone.pt 和yolov5m-visdrone.pt两个模型
2、包含各种训练曲线
3、包含相关场景测试视频
4、附上了yolov5-5.0的代码
2022-01-20 11:09:13
680.11MB
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，
2021-12-14 11:09:09
766.11MB
visdrone数据集场景下YOLOv5-deepsort视觉检测和跟踪代码，包括用Visdrone数据集训练好的YOLOv5s-visdrone.pt和YOLOv5m-visdrone.pt两个模型，并附上了训练曲线图；代码都已配置好，安装好环境后可以直接使用，包含有相关场景下的测试视屏和跟踪结果，并保存了目标运动的质心坐标和可以绘制出目标运动轨迹
2021-12-12 22:10:02
735.31MB
Visdrone数据集pytorch框架下YOLOv3训练结果，包含训练好的权重文件和各种训练曲线图，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YOLOv3d代码
2021-12-08 09:10:54
608.63MB
VisDrone（无人机航拍图像目标检测）的对象检测
我的环境
1，Windows10（可使用Linux） 2，tensorflow> = 1.12.0 3，python3.6（anaconda） 4，cv2 5，合奏盒（pip安装合奏盒）
数据集（训练集的XML格式）
（1）。数据集可从（2）。请在（提取码：ia3f）或上下载xml批注，然后在./core/config/cfgs.py中进行配置（3）。您还可以使用./data/visdrone2xml.py生成您的visdrone xml文件，修改路径信息。
training-set format:
├── VisDrone2019-DET-train
│ ├── Annotation(xml format)
│ ├── JPEGImages
预训练模型（ResNet50vd，101vd）
请在（krce）或上下载
2021-11-16 10:51:13
557KB
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Visdrone数据集YOLOv5s和YOLOv5m两个模型的训练结果，训练了300个epoches ;YOLOv5使用的是第五个版本，并且提供有相关场景下的测试的视频，有需要的可以下载
2021-10-22 20:08:18
265.38MB