YOLOv5s 模型下载仓库

最新推荐文章于 2025-05-10 03:19:49 发布
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YOLOv5s 模型下载仓库

【下载地址】YOLOv5s模型下载仓库 这是一个专注于YOLOv5s模型的下载资源仓库，提供预训练的`yolov5s.pt`模型文件，适用于PyTorch框架。YOLOv5s作为YOLOv5架构的轻量级版本，特别适合实时图像识别与目标检测任务，性能高效且易于部署。用户可直接下载并解压使用，快速应用于研究或开发场景。请注意，该模型仅供研究用途，不支持商业使用。欢迎下载体验，助力您的图像处理项目更上一层楼！ 【下载地址】YOLOv5s模型下载仓库 项目地址: https://gitcode.com/Premium-Resources/d6313

此仓库提供了YOLOv5s模型的下载资源。该模型文件名为yolov5s.rar，包含了从Google下载的yolov5模型-yolov5s.pt，适用于PyTorch框架的模型训练与预测。

模型描述

本资源包含的yolov5s.pt是一个预训练的模型文件，用户可以直接下载使用，进行相关图像识别和目标检测任务。该模型是基于YOLOv5架构的轻量级版本，特别适用于需要实时检测的应用场景。

注意事项

  • 请确保您使用的环境支持PyTorch框架。
  • 下载后需要解压yolov5s.rar文件以获得模型文件。
  • 本模型为研究用途，未经授权不得用于商业目的。

感谢您的使用，祝您研究顺利！

【下载地址】YOLOv5s模型下载仓库 这是一个专注于YOLOv5s模型的下载资源仓库，提供预训练的`yolov5s.pt`模型文件，适用于PyTorch框架。YOLOv5s作为YOLOv5架构的轻量级版本，特别适合实时图像识别与目标检测任务，性能高效且易于部署。用户可直接下载并解压使用，快速应用于研究或开发场景。请注意，该模型仅供研究用途，不支持商业使用。欢迎下载体验，助力您的图像处理项目更上一层楼！ 【下载地址】YOLOv5s模型下载仓库 项目地址: https://gitcode.com/Premium-Resources/d6313

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

Maix-3实战1：YOLOv5s部署
weixin_45566981的博客
10-17 1645
该部分主要是训练yolov5s模型，获得pt文件，再将pt文件转化为onnx文件。
【超详细，保姆级教程】RK3588部署yolov5s（1）
m0_52641167的博客
09-19 1920
yolov5s.pt测试→yolov5s.onnx→yolov5s.rknn*
yolov5s-cls.pt: 分类预训练模型下载地址
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02-18 1338
下载地址。
yolov5s.pt资源下载指南
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09-06 4142
yolov5s.pt资源下载指南 项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/73c97 欢迎来到yolov5s.pt资源页面！这个仓库专门提供了YoloV5小型模型的预训练权重文件——yolov5s.pt。YoloV5是由 Ultralytics 团队开发的最新一代目标检测算法，以其高效和准确而著称。此模型在多种应用场景下表现优越，非常适合那些对速度...
yolov5下载与常见报错解决
m0_56945481的博客
02-19 4985
yolov5的下载以及常见报错解决方法
使用c++在rk3588-3588s上运行的yolov5s简单demo(142帧-s).zip
05-16
使用c++在rk3588_3588s上运行的yolov5s简单demo(142帧_s).zip 此仓库为c++实现, 大体改自rknpu2, python快速部署见于rknn-multi-threaded 使用线程池异步操作rknn模型, 提高rk3588/rk3588s的NPU使用率, 进而提高...
yolov5s 预训练模型_GitHub上YOLOv5开源代码的训练数据定义
weixin_36359110的博客
12-28 2066
GitHub上YOLOv5开源代码的训练数据定义代码地址：https://github.com/ultralytics/YOLOv5训练数据定义地址：https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-DataYOLOv5训练自定义数据本指南说明了如何使用YOLOv5 训练自己的自定义数据集。开始之前copy此仓库，下载教程数据集，并安装...
yolov5s模型框架
03-24
### YOLOv5s 模型框架介绍 YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测算法，其第五代版本即为 YOLOv5。YOLOv5 提供了多个变体，其中 `YOLOv5s` 是最轻量化的版本之一，适合资源受限环境下的应用[^1]。 #### ...
yolov5s.rar
06-28
yolov5模型-yolov5s.pt 从Google上下载，模型训练预pytorch模型 yolov5模型-yolov5s.pt 从Google上下载，模型训练预模型
yolov5s .zip
08-09
YOLOv5权重文件：S模型。yolov5系列将在2020年第2/3季度进行架构研究和开发，以提高性能。更新可能包括来自yolov4的CSP瓶颈，以及PANet或BiFPN head特性。
yolov5s.tar.gz
11-15
yolov5s.tar.gz
使用YOLOV5-6.2预训练模型(yolov5s)进行detect的详细说明（detect.py）文件解析
yue81560的博客
04-20 3253
使用YOLOV5-6.2预训练模型(yolov5s)进行detect的详细说明（detect.py）文件解析，给出每一步的操作细节和结论，大家一起来学习
目标检测与比对,使用yolov5s跑数据集构建模型
whitesandcnm的博客
09-10 1506
我使用的是下面的数据集,有需要可去以下链接下载trianA数据集下载链接：pwd=ma1ptrianB数据集下载链接：pwd=yg54。
yolov5s 预训练模型_使用yolo-v5训练测试自己的数据
weixin_39603050的博客
12-18 2684
使用环境：python3.6.8、CUDA10.0、Centos7.5目录一、前言1.1下载yolov5代码首先通过git命令从GitHub克隆yolov5最新代码(当然也可以选择想要的版本号)，该文采用最新的代码，命令如下：git clone --recursive https://github.com/ultralytics/yolov5.git其中--recursive 参数属于个人习惯添...
YOLOv5s模型下载仓库：实时图像识别的利器
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Yolo V5 转tensorrt
01-25 6942
一、 在转tensorrt之前，请先确认你下载的yolo v5的版本及对应权重： 在官方地址： https://github.com/ultralytics/yolov5 中有个master下有个Tags，选择v6.0版本 2. 点击v6.0后下面给出这个版本的代码以及权重，去下面找它的权重 点击里面yolo v5s 或者yolo v5l 后进入新的页面，在下面有个assets中选择对应的版本，下载即可。这是它是按照对应版本进行下载的。就是v6.0版本的yolo v5代码对应...
yolov5s模型
03-26
### YOLOv5s 模型下载与使用教程 YOLOv5 是一种高效的实时目标检测框架，其 s 版本（small）是一种轻量级模型，在资源受限的情况下表现良好。以下是关于如何下载、安装以及使用的详细介绍。 #### 1. 下载 YOLOv5 官方仓库 为了获取最新的 YOLOv5 源码及其预训练权重文件，可以克隆官方 GitHub 仓库并切换至指定版本分支： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 git checkout v6.0 ``` 上述命令会将本地代码库更新到 `v6.0` 分支[^1]。 #### 2. 配置环境依赖项 确保 Python 和 PyTorch 的正确配置对于运行 YOLOv5 至关重要。可以通过以下方式完成环境搭建： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 此操作将会自动安装所有必要的依赖包，包括但不限于 NumPy、OpenCV-Python 和 TorchVision。 #### 3. 加载预训练权重 YOLOv5 提供了多种大小的模型变体，其中 `yolov5s.pt` 对应于小型模型 (Small Model)，适合快速测试或部署场景较少的应用场合。可以从 Ultralytics 官网或者通过脚本直接加载该模型： ```python from models.common import DetectMultiBackend import torch device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = DetectMultiBackend('yolov5s.pt', device=device, dnn=False) stride, names, pt = model.stride, model.names, model.pt print(f"Model loaded successfully with {len(names)} classes.") ``` 这段代码展示了如何实例化一个基于 `DetectMultiBackend` 类的对象来加载 `.pt` 文件，并打印出类别数量作为验证[^2]。 #### 4. 自定义数据集训练 如果希望用自己的数据重新训练网络，则需准备标注好的 COCO 或 VOC 数据格式的数据集，并修改对应的 YAML 配置文件路径指向这些新资料位置。之后执行如下指令即可启动训练流程： ```bash python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data custom_dataset.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights '' --name my_yolo_results ``` 此处参数解释如下表所示： | 参数名 | 描述 | |--------------|----------------------------------------------------------------------------------------| | img | 输入图像尺寸 | | batch | 批次大小 | | epochs | 总迭代轮数 | | data | 数据集描述符YAML文件的位置 | | cfg | 网络结构定义文件 | | weights | 初始化权重；留空表示随机初始化 | | name | 输出日志目录名称 | 以上设置可以根据实际需求调整以优化性能。 #### 5. 剪枝优化 针对特定硬件平台进一步压缩模型体积可采用剪枝技术减少冗余计算开销。按照先前提到的方法引入第三方工具链实现自动化裁减过程。 --- ### 示例代码片段展示 下面给出一段简单的推理演示程序用于说明如何利用已有的 `yolov5s.pt` 进行图片对象识别任务处理。 ```python import cv2 from utils.general import non_max_suppression from utils.torch_utils import select_device def detect_objects(image_path): conf_thres = 0.25 # Confidence threshold iou_thres = 0.45 # NMS IOU threshold device = select_device('') model.eval() image = cv2.imread(image_path)[..., ::-1] im = letterbox(image, new_shape=(640,))[0] im = im.transpose((2, 0, 1)) im = np.ascontiguousarray(im).astype(np.float32) / 255. im = torch.from_numpy(im).to(device) pred = model(im.unsqueeze(0), augment=False)[0].detach().cpu() det = non_max_suppression(pred, conf_thres=conf_thres, iou_thres=iou_thres)[-1] return det detected_boxes = detect_objects("test.jpg") for *xyxy, conf, cls in reversed(detected_boxes): label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}' plot_one_box(xyxy, image, label=label, color=colors[int(cls)], line_thickness=3) cv2.imwrite("output.png", image[..., ::-1]) ``` ---
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