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https://github.com/Sharpiless/Yolov5-Flask-VUE 2. YOLOv5模型训练: 训练自己的数据集可以看我这篇博客: 【小白CV】手把手教你用YOLOv5训练自己的数据集(从Windows环境配置到模型部署) 这里演示的话我就用官方训练好的 yolov5m.pt 模型。 3. YOLOv5模型预测: 预测接口: 1. importtorch importnumpyasnp ...
6. 启动项目: 在Flask 后端项目下启动后端代码: python app.py 在VUE 前端项目下,先安装依赖: npm install 然后运行前端: npm run serve 然后在浏览器打开localhost即可: 关注我的公众号: 感兴趣的同学关注我的公众号——可达鸭的深度学习教程:©...
基于Yolov5的YOLOv5FlaskVUE框架,在WEB端部署YOLOv5目标检测模型,是一种结合了现代Web技术和深度学习技术的前沿实践。下面将详细介绍这一过程: 1. **理解YOLOv5**:首先,需要了解YOLOv5是什么。YOLOv5是一个流行的实时目标检测系统,它使用深度学习技术来识别和定位图像中的对象。YOLOv5具有高精度和快速性,适用于...
这个AI医疗的WEB应用是一个基于PaddleX Flask开发后端,基于Vue.js开发前端的应用。后端使用PaddleX框架进行深度学习模型的训练和推理,前端使用Vue.js构建用户界面,实现数据的展示、交互等功能。 在后端,首先需要安装PaddleX框架和相关的依赖库,然后编写模型训练和推理的代码。模型训练部分需要输入大量的医疗数据,通过神经...
薪资预测模型设计:选择并实现机器学习算法(如线性回归、决策树、支持向量机等),训练预测模型,预测不同职业和职位的薪资水平。 系统架构设计:基于Vue.js和Flask框架设计系统的整体架构。前端负责展示用户交互界面,后端处理数据请求并提供预测服务。 前端实现:使用Vue.js开发交互式用户界面,展示职位信息、薪资预测结果、历史...
该平台提供了强大的模型开发和部署能力,可以进一步丰富和完善工作流编排可视化系统的功能。例如,通过该平台可以训练和优化机器学习模型,用于工作流中的任务预测和异常检测等任务,从而提高系统的智能化水平。 综上所述,本文详细介绍了基于Flask和Vue的Python毕业设计项目——工作流编排的可视化系统。通过该系统,用户可以直观...
FastAPI:主要用于构建高性能、异步 API,特别是在机器学习模型的部署、微服务架构、数据 API 和高并发系统中表现突出。FastAPI 在数据驱动的系统、后端 API 开发、现代 Web 服务和运维自动化中应用广泛。 综合评价: - Django:适合全栈开发、企业应用、内容管理系统。 - Flask:适合小型项目、微服务、API 开发。 - Fast...
在VUE 前端项目下,先安装依赖: npm install 然后运行前端: npm run serve 然后在浏览器打开localhost即可: 关注我的公众号: 感兴趣的同学关注我的公众号——可达鸭的深度学习教程: Releases No releases published Packages No packages published Languages ...