yolov5s.tar.gz_YOLOV5S预训练模型下载资源-CSDN下载

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共49个文件

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sh：4个

YOLOv5s是YOLO（You Only Look Once）系列目标检测模型的一个变体，主要在速度和性能之间找到了一个良好的平衡。这个压缩包“yolov5s.tar.gz”很可能包含了训练好的模型权重、源代码、配置文件以及其他相关资源，使得用户可以直接运行或进行进一步的定制开发。 YOLO（You Only Look Once）是一种实时的目标检测系统，由Joseph Redmon等人在2016年首次提出。它的核心思想是通过单次前向传播过程同时预测图像中的边界框和类别，极大地提高了目标检测的速度。YOLOv5系列是对该框架的最新改进，包括多个版本如YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l等，分别代表小、中、大型模型，不同模型在准确性和速度上有不同的权衡。 YOLOv5s作为其中的小型模型，设计时侧重于快速执行，适用于对计算资源有限但需要高效目标检测的场景。它采用了更现代的网络架构，比如卷积神经网络（CNN）的改进版本，如ResNet、SPP-Block和FFN（Feed-Forward Network），这些都提升了模型的性能。在压缩包“yolov5s.tar.gz”中，我们可以期待以下内容： 1. **模型权重文件**：通常命名为`weights.pt`，这是训练好的模型参数，可以直接用于预测。 2. **源代码**：可能包含`train.py`和`inference.py`等脚本，前者用于模型训练，后者用于推理和预测。 3. **配置文件**：`.yaml`文件，定义了模型结构、训练设置和数据集信息。 4. **预处理脚本**：用于处理输入图像和标注数据的Python脚本。 5. **数据集描述**：可能包含数据集划分、标注格式等相关信息。 6. **示例图片**：用于展示模型效果的测试图片。 7. **README**：提供关于如何使用压缩包的详细指南。使用YOLOv5s模型，你可以进行以下操作： 1. **目标检测**：加载模型权重后，通过`inference.py`对新的图像或视频流进行目标检测。 2. **微调模型**：根据自己的任务需求，可以利用`train.py`对模型进行微调，使用自定义的数据集。 3. **性能评估**：使用标准的评价指标如mAP（平均精度均值）来衡量模型在特定数据集上的表现。 4. **实时应用**：将模型部署到嵌入式设备或服务器上，实现实时的目标检测应用。 YOLOv5s模型及其压缩包为开发者提供了一套完整的工具，便于进行目标检测任务，无论是学术研究还是实际应用。只需按照README文档的指导，就可以轻松地运行和调整模型，以满足各种不同的应用场景。

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yolov5s.tar.gz （49个子文件）

yolov5s

run_x2500.sh 279B

run_t41.sh 273B

cfg

magik_a1.cfg 202B

magik_x2500.cfg 205B

magik_t41.cfg 203B

magik_t40.cfg 203B

run_t40.sh 273B

yolov5-20

000000403385.jpg 80KB

000000500663.jpg 106KB

000000511321.jpg 177KB

000000418281.jpg 299KB

000000329323.jpg 187KB

000000475779.jpg 391KB

000000565778.jpg 269KB

000000403817.jpg 115KB

000000443303.jpg 81KB

000000458054.jpg 186KB

000000322864.jpg 147KB

000000456496.jpg 162KB

000000491497.jpg 105KB

000000480985.jpg 138KB

000000502136.jpg 192KB

000000555705.jpg 144KB

000000522713.jpg 118KB

000000463730.jpg 128KB

000000460347.jpg 163KB

venus_sample_yolov5s

yolov5s_t40_magik.bin 7.28MB

readme.md 2KB

makefile_files

Makefile_t40 2KB

Makefile_x2500 2KB

Makefile_a1 2KB

Makefile_t41 2KB

10_w1024_h714.nv12 1.05MB

fall_1054_sys.jpg 86KB

magik_model_yolov5s_t40_magik.mk.h 36.87MB

inference_nv12.cpp 10KB

stb

stb_image_resize.h 113KB

stb_image.h 257KB

common_data_struct.h 460B

drawing.hpp 21KB

stb_image_write.h 65KB

yolov5s_t41_magik.bin 7.32MB

inference.cpp 13KB

Makefile 2KB

save-magik

model_quant.mgk 64.39MB

model.mgk 28.52MB

model_skeleton.pb 7.18MB

run_a1.sh 270B

yolov5s.onnx 28.61MB

venus lib sample used ways: 1、release(发布库) 编译: make build_type=release 在当前文件夹下生成venus_yolov5s_bin_uclibc_release可执行文件，拷贝venus库(libvenus.so)、可执行文件(venus_yolov5s_bin_uclibc_release)、模型文件(yolov5s_*_magik.bin)、测试图片(bus.jpg)至开发板运行即可(./venus_yolov5s_bin_uclibc_release yolov5s_*_magik.bin fall_1054_sys.jpg) (注：运行前添加库路径至LD_LIBRARY_PATH: export LD_LIBRARY_PATH=$lib_path:$LD_LIBRARY_PATH). (清除make build_type=release clean) 2、debug(用于核对数据的库，调用该库会dump网络中间层数据,方便进行数据核对) 编译 make build_type=debug 在当前文件夹下生成venus_yolov5s_bin_uclibc_debug可执行文件，拷贝venus库(libvenus.d.so)、可执行文件(venus_yolov5s_bin_uclibc_debug)、模型文件(yolov5s_*_magik.bin)及输入文件（magik_input_nhwc_1_640_480_3.bin）至开发板运行即可(./venus_yolov5s_bin_uclibc_debug yolov5s_*_magik.bin magik_input_nhwc_1_640_480_3.bin) (注：运行前添加库路径至LD_LIBRARY_PATH: export LD_LIBRARY_PATH=$lib_path:$LD_LIBRARY_PATH). (清除 make build_type=debug clean) 3、profile(网络结构可视化及网络每层运行时间统计) 编译: make build_type=profile 在当前文件夹下生成venus_yolov5s_bin_uclibc_profile可执行文件，拷贝venus库(libvenus.p.so)、可执行文件(venus_yolov5s_bin_uclibc_profile)、模型文件(yolov5s_*_magik.bin)、测试图片(bus.jpg)至开发板运行即可(./venus_yolov5s_bin_uclibc_profile yolov5s_*_magik.bin fall_1054_sys.jpg) (注：运行前添加库路径至LD_LIBRARY_PATH: export LD_LIBRARY_PATH=$lib_path:$LD_LIBRARY_PATH). (清除make build_type=profile clean) 4、nmem(用于统计模型运行时nmem内存占用情况，运行程序，内存使用情况保存在/tmp/nmem_memory.txt) 编译: make build_type=nmem 在当前文件夹下生成venus_yolov5s_bin_uclibc_nmem可执行文件，拷贝venus库(libvenus.m.so)、可执行文件(venus_yolov5s_bin_uclibc_nmem)、模型文件(yolov5s_*_magik.bin)、测试图片(bus.jpg)至开发板运行即可(./venus_yolov5s_bin_uclibc_nmem yolov5s_*_magik.bin fall_1054_sys.jpg) (注：运行前添加库路径至LD_LIBRARY_PATH: export LD_LIBRARY_PATH=$lib_path:$LD_LIBRARY_PATH). (清除make build_type=nmem clean)

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