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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 作者丨 kuokay @CSDN 来源丨https://blog.csdn.net/qq_45066628/article/details/129715417 编辑丨极市平台 极市导读 本文讲解一下yolov5模型结构，数据增强，以及训练策略。 官方地址：https://github.com/ultralytics/yolov5 yolov5模型训练流程：https://blog.csdn.net/qq_45066628/article/details/129470290?spm=1001.2014.3001.5501 Yolov5 (v6.2) 使用自己的数据训练分类模型 基于ONNX TensorRT转换：https://blog.csdn.net/qq_45066628/article/details/129594154?spm=1001.2014.3001.5501 网络结构 Yolov5发布的预训练模型，包含yolov5l.pt、yolov5l6.pt、yolov5m.pt、yolov5m6.pt、yolov5s.pt、yolov5s6.pt、yolov5x.pt、yolov5x6.pt等。 针对不同大小的网络整体架构（n, s, m, l, x）都是一样的，只不过会在每个子模块中采用不同的深度和宽度，分别应对yaml文件中的depth_multiple和
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