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1.在yolov5训练的过程中，训练中断后接着训练。 2.用训练好的权重，做迁移学习，在此基础上接着训练

1、YOLOv3摩托车检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志, map达90%以上， 2、classes: motorbike; 3、包括1500多张数据集，标签格式为VOC和YOLO两种 4、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/126395695?spm=1001.2014.3001.5502

1、YOLOv5摩托车检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志, map达90%以上， 2、classes: motorbike; 3、包括1500多张数据集，标签格式为VOC和YOLO两种 4、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/126395695?spm=1001.2014.3001.5502

1、YOLOv7摩托车检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志, map达90%以上， 2、classes: motorbike; 3、包括1500多张数据集，标签格式为VOC和YOLO两种 4、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/126395695?spm=1001.2014.3001.5502

基于最大权重独立集的D2D资源分配研究，王明昕，彭涛，密集和复杂的场景下，一种更为灵活的频谱资源利用方式被认为可以满足日益增长的传输需求。D2D通信（设备与设备间通信）便是在这种

对应文章https://blog.csdn.net/taifyang/article/details/124332344

Bytetrack_yolov7代码+权重

1、YOLOv5自行车检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志 2、classes: bike； 3、包含自行车检测数据，标签格式为VOC和YOLO两种 4、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127335241?spm=1001.2014.3001.5502