YOLOV5原模型
时间: 2025-06-25 14:24:14 浏览: 9
### YOLOv5 原始模型下载与源码获取
YOLOv5 是 Ultralytics 公司开发的一个开源项目,其 GitHub 地址为 [https://github.com/ultralytics/yolov5](https://github.com/ultralytics/yolov5),该项目提供了完整的源码以及预训练模型供开发者使用[^1]。
#### 获取 YOLOv5 的原始模型文件和源码
1. **访问 GitHub 仓库**
可通过上述链接进入 YOLOv5 的官方 GitHub 页面。该页面包含了项目的全部源码、文档和支持的版本信息[^2]。
2. **克隆或下载源码**
使用 Git 工具可以轻松克隆整个项目到本地环境:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
```
3. **预训练权重文件**
预训练模型通常位于 `yolov5/models` 或者可以通过运行脚本自动下载。例如,在根目录下执行以下命令即可加载默认的预训练权重:
```python
from utils.google_utils import attempt_download
weights_path = 'weights/yolov5s.pt'
attempt_download(weights_path)
```
此外,也可以手动从 Releases 页面下载所需的 `.pt` 文件[^4]。
4. **关于许可证**
YOLOv5 的 License 类型为 AGPL-3.0,这意味着任何基于此代码的修改都需要公开共享给社区。
#### 转换为其他框架支持的模型格式
如果需要将 PyTorch 格式的 YOLOv5 模型转换为其他平台兼容的形式(如 Sophon SDK 所需的 `.bmodel`),则需要注意目标工具链的具体需求。例如,SophonSDK 中的 BMNetP 编译器仅接受 JIT 导出后的 TorchScript 模型[^3]。以下是导出过程的关键步骤:
```python
import torch
from models.experimental import attempt_load
# 加载已有的 .pt 权重文件
model = attempt_load('path/to/best.pt', map_location=torch.device('cpu'))
# 设置模型为评估模式并移除动态轴
model.eval()
example_input = torch.zeros(1, 3, 640, 640)
# 将模型保存为 TorchScript (.torchscript) 格式
traced_script_module = torch.jit.trace(model, example_input)
traced_script_module.save("converted_model.torchscript")
```
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