VS2017配置Libtorch1.8.2时可以采用的YOLOV5的6.0版本

YOLOV5的预训练模型，包括yolov5s、yolov5n、yolov5l、yolov5m、yolov5x

打包的YOLOv5对象检测器 您最终可以使用安装并轻松集成到您的项目中。 概述 该软件包是最新版本的的最新版本。 安装 使用pip安装yolov5 (for Python >=3.7) ： pip install yolov5 使用pip安装yolov5 (for Python 3.6) ： pip install "numpy>=1.18.5,=3.2.2,<4" pip install yolov5 基本用法 from PIL import Image from yolov5 import YOLOv5 # set model params model_path = "yolov5/weights/yolov5s.pt" # it automatically downloads yolov5s model to given path dev

YOLOv5实时检测老鼠源码、数据及模型，其中包含老鼠检测数据集1600张，标签为voc（xml）和yolo（txt）格式，标注精确，数据集自己一张张筛选标注，自用，图片多样性，欢迎下载使用！有问题可以留言或者私信给我。

yolov5-attention-master.zip

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

yolov5 6.0版本新增对opencv的支持的onnx

yolov5、Wiin32DiskImager、Etcher等

利用yolov5网络进行车牌识别和检测,更加高效,更加快速,不用对各种车牌颜色进行单独处理,都可以识别并且不用标注车牌数据集和labelme软件进行车牌标注,更加高效,识别速度更快速,比基于opencv的车牌识别的有点就是不用对颜色进行单独处理,对于基于cnn的车牌识别的好处就是可以实时检测车牌,更快速

yolov5预训练集