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。

YOLOv5 主代码。YOLOv5 的表现要优于谷歌开源的目标检测框架 EfficientDet，尽管 YOLOv5 的开发者没有明确地将其与 YOLOv4 进行比较，但他们却声称 YOLOv5 能在 Tesla P100 上实现 140 FPS 的快速检测；相较而言，YOLOv4 的基准结果是在 50 FPS 速度下得到的.

yolov5-net 使用ML.NET和ONNX进行YOLOv5对象检测

介绍 对象检测算法的LibTorch推理实现。 GPU和CPU均受支持。 依存关系 Ubuntu 16.04 CUDA 10.2 OpenCV 3.4.12 LibTorch 1.6.0 TorchScript模型导出 请在此处参考官方文档： : 强制更新：开发人员需要修改原始以下代码 # line 29 model.model[-1].export = False 添加GPU支持：请注意， 当前的导出脚本默认情况下使用CPU ，需要对“ export.py”进行如下修改以支持GPU： # line 28 img = torch . zeros (( opt . batch_size , 3 , * opt . img_size )). to ( device = 'cuda' ) # line 31 model = attempt_load ( opt . weigh

【为什么要学习这门课】 Linux创始人Linus Torvalds有一句名言：Talk is cheap. Show me the code. 冗谈不够，放码过来！代码阅读是从基础到提高的必由之路。 YOLOv5是最近推出的轻量且高性能的实时目标检测方法。YOLOv5使用PyTorch实现，含有很多业界前沿和常用的技巧，可以作为很好的代码阅读案例，让我们深入探究其实现原理，其中不少知识点的代码可以作为相关项目的借鉴。 【课程内容与收获】 本课程将详细解析YOLOv5的实现原理和源码，对关键代码使用PyCharm的debug模式逐行分析解读。 本课程将提供注释后的YOLOv5的源码程序文件。   【相关课程】 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系统 https://edu.csdn.net/course/detail/30923 《YOL

yolov5模型，官方模型(.pt文件)

YOLOv5_DOTA_OBB权重文件 来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/358072483

YOLOv5_DOTA_OBB项目的demolife 来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/358072483

PyTorch版的YOLOv5是轻量而高性能的实时目标检测方法。利用YOLOv5训练完自己的数据集后，如何向大众展示并提供落地的服务呢？  本课程将提供相应的解决方案，具体讲述如何使用Web应用程序框架Flask进行YOLOv5的Web应用部署。用户可通过客户端浏览器上传图片，经服务器处理后返回图片检测数据并在浏览器中绘制检测结果。  本课程的YOLOv5使用ultralytics/yolov5，在Ubuntu系统上做项目演示，并提供在Windows系统上的部署方式文档。 本项目采取前后端分离的系统架构和开发方式，减少前后端的耦合。课程包括：YOLOv5的安装、 Flask的安装、YOLOv5的检测API接口python代码、 Flask的服务程序的python代码、前端html代码、CSS代码、Javascript代码、系统部署演示、生产系统部署建议等。 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

rotation-yolov5-master.zip