手把手教物体检测源码和训练用的数据，以及模型。手

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存储库上在自定义客户端数据集上训练成千上万个模型而获得的经验教训和最佳实践。 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速度使用批处理大小为32的V100 GPU测量超过5000张COCO val2017图像的平均每张图像的端到端时间，包括图像预处理，PyTorch FP16推理，后处理和NMS。 来自EfficientDet数据（批量大小为8）。 2

1，安装环境 CUDA10.2 张量RT7.2 OpenCV3.4（工程中已指定，不需安装） vs2015下载相关工程： : 2，生成yolov5s.wts文件 在生成yolov5s.wts前，首先需要模型。同时，需要我们安装环境。这里可以参考网上其他文章或github教程进行配置安装，这里不详加说明。 将tensorrtx-master\yolov5文件夹下的gen_wts.py拷贝到ultralytics/yolov5文件夹下 在当前目录下执行： python gen_wts.p