Yolov5 预训练权重，最新版，3.0。里面含有s, m, l, x四个版本的预训练权重，比1.0版本的小一些。应该是属于全CSDN最新

1，安装环境 CUDA10.2 张量RT7.2 OpenCV3.4（工程中已指定，不需安装） vs2015下载相关工程： : 2，生成yolov5s.wts文件 在生成yolov5s.wts前，首先需要模型。同时，需要我们安装环境。这里可以参考网上其他文章或github教程进行配置安装，这里不详加说明。 将tensorrtx-master\yolov5文件夹下的gen_wts.py拷贝到ultralytics/yolov5文件夹下 在当前目录下执行： python gen_wts.py 最终我们会在当前目录下得到一个yolov5s.wts文件。 3，vs2015环境建设 这里我们使用别人已经编好的库，下载连接： 。（注意：部分头文件，lib文件已在我之后的工程中命名，有需要的同学可以直接下载） 创建vs工程，命名为yolov5_Trt，重新连接tensorrtx-master

目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，通过计算机视觉减少对人力资本的消耗，具有重要的现实意义。因此，目标检测也就成为了近年来理论和应用的研究热点，它是图像处理和计算机视觉学科的重要分支，也是智能监控系统的核心部分，同时目标检测也是泛身份识别领域的一个基础性的算法，对后续的人脸识别、步态识别、人群计数、实例分割等任务起着至关重要的作用。主要提供yolov5的模型权重下载

yolov5权重 8个都在

用于树莓派官方32位arrm7l系统配置pytorch环境，可用于YOLOV5环境的搭建

yolov5配置版，阅读修改起来不太方便，特地整理出来代码封装版，阅读，修改网络比较方便，带预训练权重，检测代码：detect_class_s.py，检测芒果的，可以训练别的。

本人修改过的官方的YOLOv5框架，只需配置好环境后不用修改代码。即可实现，实时目标检测多达80种物体，肥肠好用。

YOLOV5官方训练好的模型，精度很高，识别物体可达80种

yolov5从0搭建训练环境详细指导，最后集成web服务接口，含4G打好标签的训练数据。

yolov5鱼类数据集