github上的YOLOV5更新较快，只有配合yaml配置文件的weight才能使用。文件中的权重和配置文件为20200706的，亲测可用。 YOLOv5速度比前代更快，在运行Tesla P100的YOLOv5 Colab笔记本中，每个图像的推理时间快至0.007秒，意味着每秒140帧（FPS）！ YOLOv5体积小，YOLOv5 s的权重文件为27MB。YOLOv4（Darknet架构）的权重文件为244MB。YOLOv5比YOLOv4小近90％。这意味着YOLOv5可以更轻松地部署到嵌入式设备。 此外，因为YOLOv5是在PyTorch中实现的，所以它受益于已建立的PyTorch生态系统；

计算机学习，yolov3模型，能识别80种类别的物体。包含权重文件，配置文件，及类别文件。可以结合opencv，进行目标检测。

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