yolov5预训练权重怎么下载

想要下载 yolov5 预训练权重可以通过以下两种方法：

1. 在 GitHub 的 yolov5 仓库中的 releases 页面下载权重文件。
2. 在 Google Drive 中下载。可以通过仓库 README.md 中提供的链接或是 yolov5/models/download_weights.py 脚本中提供的链接进行下载。

相关问题

yolov5预训练权重下载

### 下载YOLOv5预训练模型权重文件

为了获取YOLOv5的预训练模型权重文件，可以访问指定的项目地址并按照说明操作。以下是具体的操作指南：

#### 访问项目页面
前往提供的GitCode仓库链接[^1]，该页面包含了所有必要的预训练权重文件。

#### 浏览可用的权重选项
在该项目主页上可以看到四种不同大小的YOLOv5预训练权重文件可供选择：
- `yolov5s.pt`: 小型模型适用。
- `yolov5m.pt`: 中等规模模型适用。
- `yolov5l.pt`: 较大模型适用。
- `yolov5x.pt`: 最大规模模型适用[^2]。

#### 获取所需文件
点击对应的`.pt`文件名即可进入详情页，在此页面中会有一个明显的按钮或链接允许用户直接下载所需的预训练权重文件[^3]。

对于希望更便捷地获得最新版以及额外资源（如纳米级模型、Roboflow集成支持等功能），还可以考虑通过GitHub上的官方Ultralytics YOLOv5库来查找和下载相应的发布版本。

# 如果使用命令行工具克隆整个存储库，则可执行如下指令
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5

YOLOv5预训练权重

### 寻找 YOLOv5 预训练权重文件

对于获取YOLOv5预训练权重文件的需求，可以采用官方推荐的方式下载这些资源。通过`torch.hub.load()`方法可以直接加载带有预训练权重的YOLOv5模型[^2]。

具体操作如下：

import torch

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True, channels=3, classes=80)

上述代码片段展示了如何利用PyTorch Hub接口来加载由Ultralytics维护的YOLOv5仓库中的小型版本(`yolov5s`)并自动下载对应的预训练权重。这里`pretrained=True`参数指定了要加载预训练过的模型实例；而`channels=3`表示输入图像通道数为三（即RGB图片），`classes=80`则设定了COCO数据集中对象类别的数量。

除了直接调用API外，也可以手动访问[Ultralytics GitHub页面](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases)，从中找到不同变体（如`s`, `m`, `l`, `x`）对应的最佳权重链接进行单独下载[^1]。

一旦获得了`.pt`格式的预训练权重文件之后，在实际应用中可以根据需求仅提取其中的权重部分用于后续迁移学习或其他目的。