Flask搭建YOLOv5最新v6.x版本支持上传视频图片检测的目标检测平台,可对检测结果进行保存, 借鉴了一些前辈的代码,进行修改 源码已上传github,喜欢的小伙伴一键三连+star https://github.com/mohenghui/yolov5_flask, 视频播放量 8753、弹幕量 1、点赞数 186、投硬币枚数
Flask是一种用python实现轻量级的web服务,也称为微服务,其灵活性较强而且效率高,在深度学习方面,也常常用来部署B/S模型。下面以yolov5s模型为例,介绍基于Flask的封装和部署过程。 封装YOLOv5 编写yolov5.py,封装yolov5推理过程 classYOLOv5(object):# 参数设置_defaults={"weights":"./weights/yolov5s.pt","im...
model = YOLOv5(weights='yolov5s.pt', config='yolov5s.yaml') 四、创建Flask应用在项目文件夹中,创建一个名为app.py的文件,并添加以下代码:```pythonfrom flask import Flask, rendertemplate, request, jsonifyfrom models.yolov5 import YOLOv5import cv2app = Flask(_name)model = YOLOv5(weights=’yo...
代码仓库:https://github.com/zstar1003/yolov5-flask 本地部署 本地项目主要参考了robmarkcole的这个项目[1],原始项目是一年前多发布的大概用的是YOLOv5较早的版本,直接download下来会出现一些问题。于是我使用YOLOv5-5.0版本进行了重构。 项目结构 整体项目结构如下图所示: models:存放模型构建相关程序,直接从yol...
path = 'E:\结肠息肉\VPS-main\yolov5\data\images\\bus.jpg' img = plt.imread(path) inp_dim = (416, 416) imgResized = letterbox_image(img, inp_dim) # 展示原图和resized的图片 fig, axs = plt.subplots(1, 2) fig.suptitle('resizeimg') ...
【目标检测】Flask+Docker在服务器部署YOLOv5应用 前言 看到不少文章讲解用Flask部署YOLOv5的,不过基本都在本地上能够运行而戛然而止。因此,我打算再进一步,利用Docker在云服务器上部署YOLOv5,这样就能够开放给别人使用。 代码仓库:https://github.com/zstar1003/yolov5-flask...
推理部分代码基本完全copy自YOLOv5的detect.py,推理之后的图片首先进行保存,然后再返回给前端进行直接显示。 云端部署 在服务器部署也有多种方案,最容易想到的就是直接在服务器搭建python环境,不过考虑到还需要安装torch这种大型库,出错概率高,因此更方便的就是使用Docker进行部署。
【YOLOv5 目标检测 WEB 部署】阿里云服务器公网部署:Flask后端+VUE前端, 视频播放量 1482、弹幕量 0、点赞数 15、投硬币枚数 1、收藏人数 13、转发人数 1, 视频作者 BIT可达鸭, 作者简介 代做私,200起,wx见个人主页:https://sharpiless.github.io/ch/,相关视频:基于 Y
代码仓库:https://github.com/zstar1003/yolov5-flask 本地部署 本地项目主要参考了robmarkcole的这个项目[1],原始项目是一年前多发布的大概用的是YOLOv5较早的版本,直接download下来会出现一些问题。于是我使用YOLOv5-5.0版本进行了重构。 项目结构 整体项目结构如下图所示: ...
目前的效果是通过网页打开,用户通过上传图片,后端会检测图片是否存在明火或者烟雾。经过调试后该项目可以在不同设备上打开,前端会自适应不同设备。使用的框架是PyTorch,使用的算法是YoloV5算法(4.0版本),使用的模型是经过训练后的YoloV5-S模型。 同时我也是将该项目通过Docker进行封装成镜像,方便在其他系统上部署而不需...