yolov5_5.0怎么下载yolov5s.pt

时间: 2023-12-19 15:32:23 浏览: 35
```python # 下载YOLOv5s-visdrone.pt模型 # 你可以通过以下链接下载YOLOv5s-visdrone.pt模型: # https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s-visdrone.pt ```
相关问题

yolov5-5.0的yolov5s.pt

yolov5-5.0的yolov5s.pt是指yolov5-5.0版本中的yolov5s模型的权重文件。这个文件通常由训练过程生成,用于模型的加载和推理。根据你提供的引用内容,你可以通过以下步骤将自己训练好的yolov5s.pt转换为tensorrt模型: 1. 进入tensorrtx文件夹下的yolov5文件夹,找到gen_wts.py,并将它复制到下载的yolov5-5.0文件夹中。 2. 生成.engine文件。打开终端,导航到yolov5-5.0文件夹,然后运行以下命令:sudo ./yolov5 -s yolov5s.wts yolov5s.engine s 请注意,上述步骤仅适用于yolov5-5.0版本,不同的yolov5代码版本可能存在一些差异。建议查看该版本的README文档以获取详细的转换过程。

yolov5 5.0 yolov5s.pt

YOLOv5是一种目标检测算法,它是YOLO(You Only Look Once)系列的最新版本。YOLOv5是由Ultralytics团队开发的,相比于之前的版本,它在速度和准确性上都有所提升。 YOLOv5采用了单阶段的检测方法,将目标检测任务转化为一个回归问题。它通过将输入图像划分为不同的网格单元,并预测每个单元中是否存在目标以及目标的位置和类别。YOLOv5使用了一种轻量级的网络结构,包括多个卷积层和池化层,以及一些特殊的技巧来提高检测性能。 yolov5s.pt是YOLOv5的一个预训练模型文件,其中的"s"表示该模型是一个小型版本。预训练模型可以用于目标检测任务的快速部署和测试,而无需从头开始训练模型。你可以使用yolov5s.pt模型来进行目标检测,识别图像或视频中的不同物体,并给出它们的位置和类别。

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分析错误信息D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py:504: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\aten\src\ATen\native\TensorShape.cpp:3484.) return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined] Model Summary: 283 layers, 7063542 parameters, 7063542 gradients, 16.5 GFLOPS Transferred 354/362 items from F:\Desktop\yolov5-5.0\weights\yolov5s.pt Scaled weight_decay = 0.0005 Optimizer groups: 62 .bias, 62 conv.weight, 59 other Traceback (most recent call last): File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 189, in train dataloader, dataset = create_dataloader(train_path, imgsz, batch_size, gs, opt, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 63, in create_dataloader dataset = LoadImagesAndLabels(path, imgsz, batch_size, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 385, in __init__ cache, exists = torch.load(cache_path), True # load File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 815, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1033, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str Process finished with exit code 1

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