包含4个权重文件，yolov5l ，yolov5m , yolov5s, yolov5x 。 从谷歌云盘下载的，4个文件4个积分不多吧.

yoyov5-6部署，懂得都懂， c++下使用opencv部署yolov5模型 （DNN） 参考网址下载或者自己cmake opencv文件

2021年10月7日最新上传, 内含 yolov5l.pt89.2 MB yolov5l6.pt147 MB yolov5m.pt40.7 MB yolov5m6.pt68.7 MB yolov5m_Objects365.pt43 MB yolov5n.pt3.77 MB yolov5n6.pt6.56 MB yolov5s.pt14 MB yolov5s6.pt24.5 MB yolov5x.pt166 MB yolov5x6.pt

在TorchServe上运行的Yolov5（与GPU兼容）！ 这是一个用于为Yolo v5对象检测模型运行TorchServe的dockerfile。 （TorchServe（PyTorch库）是一种灵活且易于使用的工具，用于服务从PyTorch导出的深度学习模型）。 您只需要在ressources文件夹中传递一个yolov5权重文件（.pt），它将部署一个http服务器，准备进行预测。 设置Docker映像 如果使用GPU，则在本地构建Torchserve映像（dockerhub一个错误）： Build the image torchserve locally for GPU before running this (cf github torchserve) https://github.com/pytorch/serve/tree/master/docker 注意：仅对于CPU

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

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..

yoloV5预训练模型，官方给的是谷歌网盘下载地址，下载速度较慢，压缩包包含yolov3-spp.pt，yolov5l.pt，yolov5m.pt，yolov5s.pt，yolov5x.pt

yolov5-onnx-张量 此 Repos 包含如何使用 TensorRT 运行 yolov5 模型。 Pytorch 实现是 。 将 pytorch 转换为 onnx 和 tensorrt yolov5 模型以在 Jetson AGX Xavier 上运行。 支持推断图像。 支持同时推断多幅图像。 要求 请使用torch>=1.6.0 + onnx==1.8.0 + TensorRT 7.0.0.11 运行代码 代码结构 networks代码是网络demo代码在 Jetson AGX Xavier 上运行 tensorrt 实现 ├── networks ├── utils ├── models ├── demo │ ├── demo.py | ├── demo_batch.py | ├── Processor.py | ├── Processor_Batch.py

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YOLOv5四个权重文件 yolov5s.pt yolov5m.pt yolov5l.pt yolov5x.pt