转载于https://blog.csdn.net/qq_42911028/article/details/120027337?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522163581882716780357246029%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=163581882716780357246029&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-4-120027337.pc_search_result_control_group&utm_term=yolov%E5%B0%86%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E4%B8%BA%E5%88%92%E5%88%86%E8%AE%AD%E7%BB%83%E9%9B%86%E5%92%8C%E9%AA%8C%E8%AF%81%E9%9B%86&spm=1018.2226.3001.4187。将转换好的txt标注文件和jpg图片自动按照比例划分成为数据集。使用前需要先修改好python代码的地址，然后创建好train、val、test三个文件夹，每个文件夹下都包含了images和labels。按照文件要求创建好文件夹运行即可。上传到这里方便自己以后下载

将labelimg标注好的xml和原图片划分为yolov5格式的数据集。首先创建一个文件夹paper_data下面三个子文件夹1.images 2.Annotations 3. ImageSets/Main三个文件夹，这两个程序放在paper_data里面和其他三个子文件夹同一级。转载于https://blog.csdn.net/qq_36756866/article/details/109111065?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522163583584216780264054953%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=163583584216780264054953&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~top_positive~default-2-109111065.pc_search_result_control_group&utm_term=yolov5%E8%AE%AD%E7%BB%83%E8%87%AA%E5%B7%B1%E7%9A%84%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86&spm=1018.2226.3001.4187。上传这里方便自己以后查找使用

Mosaic数据增强返回图片和xml文件，修改自https://blog.csdn.net/wilbur520/article/details/107760805。 使用过程中标签有问题，进行了修改。

yolov5的权重文件，包含yolov5l.pt，yolov5l6.pt，yolov5m.pt，yolov5m6.pt，yolov5s.pt,yolov5s6.pt，yolov5x.pt,yolov5x6.pt，yolov5m_Objects365.pt, yolov5m.pt, yolov5m6.pt。使用方法，下载之后解压文件，将权重文件复制到yolov5项目下的weights文件中，运行detect.py即可

yolov5官方权重文件包含4.0版本 yolov5x.pt、yolov5l.pt、yolov5s.pt、yolov5m.pt

yolov5官方权重文件包含yolov5l.pt yolov5s.pt yolov5m.pt yolov5x.p 包含v3.1和v4.0版本

YOLOv5 flask 框架有客户端 服务器端测试可以用 需要火焰烟雾安全帽反光衣模型的看我另一个资源 需要数据集的可以私我

yolov5源码参考github地址：包括详细的环境配置

yolov5-master.zip 源代码

著名的 yolov5 预训练权重，因为作者将文件放在谷歌云盘上，下载不便，因此将其放在这里，供大家学习使用