yolov5x预训练模型下载

要下载yolov5x预训练模型，你可以按照以下步骤进行操作：
1. 打开YOLOv5的GitHub页面，找到“Releases”选项卡。
2. 在“Releases”选项卡中，找到最新的版本，然后下载“yolov5x.pt”文件。
3. 如果下载速度较慢或者下载失败，你可以在CSND里别人的共享文件中下载“yolov5x.pt”文件。
4. 下载完成后，将“yolov5x.pt”文件放入YOLOv5的“weights”文件夹中，即可使用yolov5x预训练模型。

相关问题

yolov5的预训练模型分别使用了什么模型

Yolov5的预训练模型使用了不同的模型作为基础，具体如下：

1. yolov5s：使用了CSPDarknet53作为基础模型。

2. yolov5m：使用了CSPDarknet53作为基础模型。

3. yolov5l：使用了CSPDarknet53作为基础模型。

4. yolov5x：使用了CSPDarknet53作为基础模型，同时增加了SPP(Spatial Pyramid Pooling)模块和PAN(Path Aggregation Network)模块。

yolov8加载预训练 模型

要加载预训练模型yolov8，你可以使用以下步骤：

1. 首先，确保你的环境已经配置好了，包括Ubuntu 18.04操作系统、CUDA 11.7、PyTorch 1.11.0和torchvision 0.12.0等。你可以参考官方提供的requirements.txt文件来查看详细的配置信息。

2. 修改网络配置文件yolov8x-seg.yaml，可以使用vim命令来进行编辑。在该文件中，你需要设置nc参数为你自己训练的目标类别总数。

3. 在命令行中使用以下命令来加载预训练模型：

   python detect.py model=yolov8n.pt

这将加载yolov8n.pt预训练模型进行检测任务。你也可以根据需要选择其他任务，比如分类或实例分割。

通过以上步骤，你就可以成功加载预训练模型yolov8了。请确保你的环境配置和命令行参数设置正确，以获得准确的结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOv8教程系列：一、使用自定义数据集训练YOLOv8模型（详细版教程，你只看一篇-＞调参攻略），包含环境...](https://blog.csdn.net/weixin_45921929/article/details/128673338)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [yolov8实例分割训练自己的数据集并加载预训练模型](https://blog.csdn.net/qq_43318374/article/details/129740808)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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