文件名称：PyTorch中的YOLOv5> ONNX> CoreML> iOS-Swift开发
文件大小：1.03MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-15 20:44:28
Swift AI
该存储库代表了Ultralytics对未来对象检测方法的开源研究，并结合了我们在以前的YOLO存储库中对自定义客户端数据集进行数千种模型训练所汲取的经验教训和最佳实践。该存储库代表了Ultralytics对未来对象检测方法的开源研究。 ，并结合我们以前的YOLO储存库https://github.com/ultralytics/yolov3所提供的经验教训和最佳实践，这些经验教训是通过在自定义客户端数据集上训练数千种模型而演变而来的。 所有代码和模型都在积极开发中，如有更改或删除，恕不另行通知。 使用风险自负。 ** GPU延迟测量的是平均超过5000 C的每个图像的端到端延迟
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yolov5-develop
----models()
--------common.py(16KB)
--------yolo.py(13KB)
--------hub()
--------yolov5s.yaml(1KB)
--------__init__.py(0B)
--------yolov5x.yaml(1KB)
--------yolov5l.yaml(1KB)
--------export.py(7KB)
--------yolov5m.yaml(1KB)
--------experimental.py(5KB)
----tutorial.ipynb(384KB)
----data()
--------GlobalWheat2020.yaml(2KB)
--------coco.yaml(2KB)
--------hyp.scratch.yaml(2KB)
--------images()
--------hyp.finetune.yaml(846B)
--------hyp.finetune_objects365.yaml(397B)
--------VisDrone.yaml(3KB)
--------objects365.yaml(7KB)
--------voc.yaml(737B)
--------coco128.yaml(2KB)
--------SKU-110K.yaml(2KB)
--------scripts()
--------argoverse_hd.yaml(848B)
----test.py(17KB)
----.github()
--------dependabot.yml(201B)
--------FUNDING.yml(118B)
--------ISSUE_TEMPLATE()
--------workflows()
----train.py(33KB)
----Dockerfile(2KB)
----LICENSE(34KB)
----detect.py(9KB)
----__init__.py(0B)
----requirements.txt(677B)
----.gitignore(4KB)
----.dockerignore(4KB)
----weights()
--------download_weights.sh(277B)
----README.md(11KB)
----utils()
--------loss.py(9KB)
--------plots.py(18KB)
--------flask_rest_api()
--------metrics.py(9KB)
--------general.py(28KB)
--------datasets.py(44KB)
--------activations.py(4KB)
--------autoanchor.py(7KB)
--------torch_utils.py(12KB)
--------aws()
--------__init__.py(0B)
--------wandb_logging()
--------google_app_engine()
--------google_utils.py(5KB)
----hubconf.py(6KB)
----.gitattributes(75B)