ultralytics / yolov5，官方预训练权重yolov5s.pt，从drive.google下载下来的
2021-06-15 16:42:53
27.18MB
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yolo5的训练文件（yolo5的weights文件），包括yolov5l.pt，yolov5m.pt，yolov5s.pt，yolov5x.pt。懂翻墙的同学也可以移步google自行下载，地址如下：
1. yolov5s.pt
https://drive.google.com/uc?export=download&id=1R5T6rIyy3lLwgFXNms8whc-387H0tMQO
2. yolov5m.pt
https://drive.google.com/uc?export=download&id=1vobuEExpWQVpXExsJ2w-Mbf3HJjWkQJr
3. yolov5l.pt
https://drive.google.com/uc?export=download&id=1hrlqD1Wdei7UT4OgT785BEk1JwnSvNEV
4. yolov5x.pt
https://drive.google.com/uc?export=download&id=1mM8aZJlWTxOg7BZJvNUMrTnA2AbeCVzS
2021-05-11 12:05:25
294.96MB
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yolov5s目标检测模型代码，使用方法见https://blog.csdn.net/weixin_43220532/article/details/115725433
2021-04-15 18:07:40
54.22MB
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移动式yolov5修剪蒸馏
mobilev2-yolov5s的通道修剪和蒸馏。超轻但性能更好！ TensorRT版本===> Android版本===>
背景
yolov5s在640x640分辨率下的计算量和参数量分别为8.39G和7.07M。在速度上仍然有提升空间，通过替换backbone（mobilenetv2），通道剪枝对模型进行压缩。 。本项目以工程化为基础，主要是模型端的优化。实现了常用的剪枝和蒸馏算法，并完成了一个简单的介绍和评估。将工程可用模型转换成对应的部署版本。
基准线
数据集采用Pascal VOC，训练集= train2007 + train2012 + val2007 + val2012，测试集= test2007，基线采用mobile-yolo（imagenet预训练），如果没有特别说明，第一个模块采用重点如果特定特殊说明则可以使用替换参数，batchsize
2021-03-30 20:19:06
5.91MB
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近8000张人脸口罩数据集 训练25轮的权重 给不方便训练的同学用来看效果
https://blog.csdn.net/bu_fo/article/details/110921169
2021-03-23 12:23:03
55.74MB
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yolov5 训练好得权重文件。 可以直接拿来测试。 如果是自己训练可以不要这个文件。为什么要50个字。。。
2021-03-09 16:01:07
13.65MB
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yolov5s.pt yolov5x.pt yolov5m.pt yolov5l.pt
2021-02-02 23:11:34
290.6MB
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