YOLO V4的paspp版本权重（weights）文件，官方github下载代码后，将此文件直接放进代码目录中的weights文件夹内即可跑通。

YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。 PyTorch版的YOLOv5轻量而性能高，更加灵活和便利。  本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv5训练自己的数据集。课程实战分为两个项目：单目标检测（足球目标检测）和多目标检测（足球和梅西同时检测）。  本课程的YOLOv5使用ultralytics/yolov5，在Ubuntu系统上做项目演示。包括：安装YOLOv5、标注自己的数据集、准备自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计。  希望学习在Windows系统上演示的学员，请前往《YOLOv5(PyTorch)实战：训练自己的数据集(Windows)》课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/30923 本人推出了有关YOLOv5目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程，包括： 《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：训练自己的数据集》 Ubuntu系统 https://edu.csdn.net/course/detail/30793 Windows

yolo中的txt转换成需要的xml

yolo基础1.zip

Mobilenet-YOLO-Pytorch 就像我之前的项目，损失函数与原始实现非常相似 模型 pytorch实现的MobileNet-YOLO检测网络，在07 + 12上进行了训练，在VOC2007上进行了测试（图像网络经过预训练，而不是coco） 网络 地图 解析度 yolov3 约洛夫4 MobileNetV2 71.2 352 ✓ MobileNetV2 352 ✓ MobileNetV3 MobileNetV3 训练步骤 下载数据集VOCdevkit /，如果已有，请跳过此步骤 sh scripts/VOC2007.sh sh scripts/VOC2012.sh 创建lmdb sh scripts/create.sh 开始训练 sh scripts/train.sh 演示版 下载 ，并保存在$ Mobilenet-YOLO-Pytorch / chec

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-DeepSort开源代码

YOLO deepsystems.io算法讲解ppt及pdf，强烈推荐，讲解清晰到位！！！！

ROBOFLOW开放的口罩数据集，for YOLO。ROBOFLOW开放的口罩数据集，for YOLO

针对车辆检测任务，设计更高效、精确的网络模型是行业研究的热点，深层网络模型具有比浅层网络模型更好的特征提取能力，但构建深层网络模型时将导致梯度消失、模型过拟合等问题，应用残差网络结构可以缓解此类问题。基于YOLO算法，改进残差网络结构，加深网络层数，设计了一种含有68个卷积层的卷积神经网络模型，同时对输入图像进行预处理，保证目标在图像上不变形失真，最后在自定义的车辆数据集上对模型进行训练与测试，并将实验结果与YOLOV3模型进行对比，实验表明，本文设计的模型检测精准度(AP)达90.63%，较YOLOV3提高了4.6%。