Mask R-CNN数据标注和模型训练 教程：https://yidamyth.blog.csdn.net/article/details/124851003 使用Mask R-CNN标注自定义数据集，训练自己的模型。 本资源是教程中所需要加载的预训练模型，提供一个便捷的下载链接，大家也可以去噼里啪啦教程中给定的链接进行下载。 详细标注过程，及模型训练见教程。

ConvMAE: Masked Convolution Meets Masked Autoencoders 预训练权重

1、YOLOV5行人检测，内含各种训练曲线图，并包含数据集，使用lableimg软件标注软件标注好的行人数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为xml格式和txt格式，分别保存在两个文件夹中，类别名为person; 可以直接用于YOLO系列的行人检测 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、pyqt界面可以 检测图片、视频和调用摄像头，有相应的选择项 4、采用pytrch框架，代码是python的

1、YOLOv5行人检测训练权重 ，附有各种训练曲线图 2、场景：街道，公路行人检测，一万多数据训练得到，准确率达90%以上， 3、classes: person 4、并包含3000张多行人数据，标签格式为VOC和YOLO两种 5、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/124480876

通过yolov5训练的数据权重

yolo4_voc_weights.pth是VOC数据集的权重 yolo4_weights是COCO数据集的权重

很多人评论问我要，可能回复不及时，放这里可以直接下载。

1.包含github上的5n和5s两个快速训练权重以及经过训练后的单个人体目标的最佳识别结果 2.训练环境：win10 3.迭代次数：300+ 4.精确率和召回率均收敛

YOLOv5预训练权重（免费）（更新时间：2022/4/25）