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# YOLOv5准备部署模型
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## 模型版本说明
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- YOLOv5 v6.0部署模型实现来自[YOLOv5 v6.0分支](https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/v6.0),和[基于COCO的预训练模型]（https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v6.0）
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- （1）[预训练模型](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v6.0)的*.onnx可直接进行部署；
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- （2）开发者基于自己数据训练的YOLOv5 v6.0模型，可使用[YOLOv5](https://github.com/ultralytics/yolov5)中的`export.py`导出ONNX文件后后，完成部署。
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## 下载预训练ONNX模型
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为了方便开发者的测试，下面提供了YOLOv7导出的各系列模型，开发者可直接下载使用。
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| 模型 | 大小 | 精度 |
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| [YOLOv5n](https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/yolov5n.onnx) | 1.9MB | 28.4% |
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| [YOLOv5s](https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/yolov5s.onnx) | 7.2MB | 37.2% |
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| [YOLOv5m](https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/yolov5m.onnx) | 21.2MB | 45.2% |
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| [YOLOv5l](https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/yolov5l.onnx) | 46.5MB | 48.8% |
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| [YOLOv5x](https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/yolov5x.onnx) | 86.7MB | 50.7% |
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## 详细部署文档
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- [Python部署](python)
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- [C++部署](cpp)
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