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[人工智能&深度学习] YOLOv5(PyTorch)目标检测实战:Flask Web部署

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    YOLOv5(PyTorch)目标检测实战:Flask Web部署


    d0a5e873f96dc454fb5d3f473968b699_15c1f34ee23bc171b769f0b610377999.jpg


    PyTorch版的YOLOv5是轻量而高性能的实时目标检测方法。利用YOLOv5训练完自己的数据集后,如何向大众展示并提供落地的服务呢?

    本课程将提供相应的解决方案,具体讲述如何使用Web应用程序框架Flask进行YOLOv5的Web应用部署。用户可通过客户端浏览器上传图片,经服务器处理后返回图片检测数据并在浏览器中绘制检测结果。

    本课程的YOLOv5使用ultralytics/yolov5,在Ubuntu系统上做项目演示,并提供在Windows系统上的部署方式文档。
    本项目采取前后端分离的系统架构和开发方式,减少前后端的耦合。课程包括:YOLOv5的Flask Web部署的系统架构、YOLOv5的安装、 Flask的安装、YOLOv5的检测API接口python代码、 Flask的服务程序的python代码、前端html代码、CSS代码、Javascript代码、系统部署演示、生产环境部署改进建议、Windows10系统上部署的区别等。



    资源目录:
    1 课程介绍.mp4
    2 YOLOv5的Flask Web部署演示的系统架构.mp4
    3 YOLOv5的安装.mp4
    4 Flask Web应用程序框架简介.mp4
    5 Flask的安装和Hello World.mp4
    6 YOLOv5的检测API接口Flask服务程序的代码.mp4
    7 Flask服务程序的python代码.mp4
    8 前端html代码.mp4
    9 前端CSS代码.mp4
    10 前端Javascript代码.mp4
    11 系统部署演示.mp4
    12 使用自己训练的网络权重部署演示.mp4
    13 生产环境系统部署建议.mp4
    14 Windows系统上的系统部署.mp4
    15 课程总结.mp4
    16 V4.0部署更新-Ubuntu.mp4
    17 V4.0部署更新-Windows.mp4
    18 V6.0部署更新.mp4

    资料目录:
    1.yolov5-flask-Ubuntu部署-01.pdf
    2.yolov5-flask-win10部署-01.pdf
    更新yolov5-flask-ubuntu部署-01.pdf

    更新yolov5-flask-win10部署-01.pdf

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