Advertisement

yolov5-fastapi示例：YOLOv5的FastAPI封装演示

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目展示如何使用FastAPI将流行的YOLOv5目标检测模型进行封装，提供简洁高效的RESTful API接口，便于其他应用集成和调用。 yolov5-fastapi-demo 是一个演示的 FastAPI 应用程序，允许用户上传图像，并使用预先训练好的 YOLOv5 模型进行推理，然后接收 JSON 格式的结果。该存储库还包括 Jinja2 HTML 模板，因此可以通过 Web 浏览器（位于 localhost:8000）访问此界面。 要运行该项目，请确保您的系统安装了 Python 3.8 或更高版本，并且已根据 requirements.txt 安装所有依赖项，包括 torch>=1.7。您可以通过以下命令进行安装：`pip install -r requirements.txt` 启动服务器可以使用 `python server.py` 命令或通过 `uvicorn server:app --reload` 来实现。 测试服务器的方法有： - 使用 client.py 脚本作为示例，它利用 requests 库将一批图像和模型名称上传到 localhost:8000/detect，并接收 JSON 格式的推理结果。 - 也可以直接通过网络浏览器进行访问。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • yolov5-fastapi示例：YOLOv5的FastAPI封装演示
    优质
    本项目展示如何使用FastAPI将流行的YOLOv5目标检测模型进行封装，提供简洁高效的RESTful API接口，便于其他应用集成和调用。 yolov5-fastapi-demo 是一个演示的 FastAPI 应用程序，允许用户上传图像，并使用预先训练好的 YOLOv5 模型进行推理，然后接收 JSON 格式的结果。该存储库还包括 Jinja2 HTML 模板，因此可以通过 Web 浏览器（位于 localhost:8000）访问此界面。 要运行该项目，请确保您的系统安装了 Python 3.8 或更高版本，并且已根据 requirements.txt 安装所有依赖项，包括 torch>=1.7。您可以通过以下命令进行安装：`pip install -r requirements.txt` 启动服务器可以使用 `python server.py` 命令或通过 `uvicorn server:app --reload` 来实现。 测试服务器的方法有： - 使用 client.py 脚本作为示例，它利用 requests 库将一批图像和模型名称上传到 localhost:8000/detect，并接收 JSON 格式的推理结果。 - 也可以直接通过网络浏览器进行访问。
     
  • FastAPI实例：一个FastAPI项目的示例
    优质
    本项目展示了如何使用FastAPI快速构建高效、可测试的RESTful API。通过简洁的代码和实用的注释，帮助开发者轻松上手。 简介一个FastAPI的项目示例项目使用说明： 安装依赖库： - 通过运行 `pip3 install -r requirements.txt` 安装项目所需的依赖。 开始运行程序： - 运行命令 `python app.py` 启动应用程序。 开源说明：此代码仅用于学习目的，允许许可但不能用于其他用途。
     
  • FastAPI-JWT：包含JWT示例的FastAPI用户认证模块
    优质
    FastAPI-JWT是一款专为FastAPI设计的安全认证模块，它提供了详尽的JSON Web Token（JWT）示例和实现，帮助开发者快速搭建安全、可靠的用户认证系统。 介绍FastAPI + JWT + SQLAlchemy + SQLite（或MS SQL Server）的演示代码。该代码遵循正式文档。初次运行应用程序时，数据库中的users表为空。为了能够登录并使用API，请向端点发送POST请求：https://.azurewebsites.net/auth/users/init（带有空主体）。这将创建在./configurations.py中定义的默认超级用户。 本地运行克隆仓库： ``` $ git clone https://github.com/juveseason/fastapi-jwt.git ``` 然后，创建并激活虚拟环境： ``` $ cd fastapi ```
     
  • Yolov5 OBB旋转框训练示例演示
    优质
    本视频展示基于YOLOv5框架的OBB（ oriented bounding box）模型训练过程及效果演示，重点介绍如何进行数据准备、模型修改以及评估指标优化。 YOLOv5 OBB旋转框训练DEMO是一个用于对象检测的深度学习模型示例，它扩展了原始YOLO（You Only Look Once）架构，增加了对倾斜或非矩形对象的支持。YOLO系列算法以其快速、准确的实时目标检测能力而闻名，而OBB（Oriented Bounding Box）则是对常规轴对齐边界框(AABB)的扩展，能够更好地捕捉具有角度的对象，如树木和车辆等。 在YOLOv5中引入了OBB训练以处理需要考虑方向信息的目标。OBB由四个顶点及旋转角度组成，相比普通边界框能更精确地表示物体形状与方向。此DEMO提供了一个具体示例帮助用户理解如何在YOLOv5框架下实现OBB的训练流程。 该DEMO涵盖以下关键知识点： 1. **数据预处理**：需将标注数据集转换为YOLOv5所需格式，包括OBB坐标和旋转角度信息。这通常涉及编写脚本将XML或CSV等格式标注信息转为YOLO txt文件。 2. **配置文件修改**：为了进行OBB训练，需要调整模型结构、损失函数及优化器参数，并在`model`部分设置支持OBB的版本如`YOLOv5s_OBB`。 3. **训练流程**：通过指定数据路径和超参（学习率、批次大小等）启动训练。 4. **损失函数**：涉及位置、尺度与角度损失计算，理解这些对于优化模型至关重要。 5. **评估及可视化**：使用脚本评估并预测结果，并结合工具查看训练过程中的性能指标。 6. **模型优化**：可能需要进行微调、早停策略和学习率调度等操作以提高精度和泛化能力。 7. **推理与部署**：将训练好的模型用于实际场景的图像或视频目标检测，需了解如何转换为适合部署的形式如ONNX或TensorRT。 8. **注意事项**：注意防止过拟合、合理设置数据增强策略以增加鲁棒性，并确保数据集质量避免类别不平衡问题。 通过以上步骤，可以学习并实践利用YOLOv5 OBB训练DEMO进行旋转框目标检测。这涵盖了从处理到部署的多个环节，对于深入理解和应用目标检测技术具有很高价值。
     
  • FastAPI-AsyncAlchemiy: FastAPI中异步SQLAlchemy的应用实例
    优质
    本项目展示了如何在FastAPI框架中使用异步版本的SQLAlchemy进行数据库操作，提供了一个简洁高效的Web应用开发方案。 该项目展示了如何在FastAPI中异步使用SQLAlchemy 1.4。要运行此示例，请先将`fastapi_asyncalchemy/db/base.py`中的DATABASE_URL进行更改以适应您的数据库设置。 安装项目步骤如下： - 使用命令 `poetry install` 安装依赖。 - 输入虚拟环境：执行 `poetry shell` 命令进入项目所需的Python环境。 接下来，创建数据库表可以运行以下命令： ``` python main.py ``` 最后，使用Uvicorn来启动FastAPI应用： ``` uvicorn main:app --reload ``` 您可以从这里开始发送HTTP请求以测试和调试您的应用程序。 该项目由一位作者开发，并且遵循MIT许可证。
     
  • FastAPI-Plugins：适用于FastAPI的插件
    优质
    FastAPI-Plugins是一款专为FastAPI设计的插件集合，旨在简化开发流程并增强应用功能。它提供了数据库连接、身份验证等多种实用工具，帮助开发者快速构建高效稳定的应用程序。 FastAPI框架插件提供高性能且易于学习的开发体验，适合快速编写代码并投入生产使用。 安装方法如下： - `pip install fastapi-plugins` - 如果需要Memcached支持，则执行`pip install fastapi-plugins[memcached]` - 若要安装所有额外功能，请运行`pip install fastapi-plugins[all]` 有效变量包括： - MEMCACHED_HOST - Memcached服务器主机。 - MEMCACHED_PORT - Memcached服务器端口，默认值为。
     
  • 基于FastAPI的YOLO目标检测模型封装
    优质
    本项目采用FastAPI框架对YOLO目标检测模型进行高效封装，旨在提供一个简洁易用的RESTful API接口，便于用户快速集成和部署目标检测功能。 使用FastAPI对OpenCV调用YOLO检测模型的过程进行封装，实现通过接口直接获取检测结果。
     
  • Yolov5的最简Python示例
    优质
    本文章提供了使用YOLOv5进行目标检测的一个极简版Python代码示例，帮助读者快速上手并理解其基本应用。 本地搭建Yolov5的最简单例子如下： 1. 使用Python 3.6.6。 2. 安装virtualenv：`pip install virtualenv` 3. 创建虚拟环境：`python -m venv venv` 4. 激活虚拟环境（适用于Windows PowerShell）：`venv/Scripts/Activate.ps1` 5. 安装依赖项：`pip install -r requirements.txt`
     
  • rknn-yolov5-android-apk示例
    优质
    这段简介是关于一个基于RKNN和YOLOv5模型优化的Android应用程序包（APK）。该应用展示了在安卓设备上高效运行深度学习物体检测的能力。 rknn_yolov5_android_apk_demo是一款基于RKNN优化的YOLOv5模型在Android设备上的应用示例程序。
     
  • ncnn 使用 YOLOv5 示例.zip - YOLOv5 基础教程
    优质
    本资源包提供使用ncnn库运行YOLOv5模型的基础教程和示例代码，适合初学者快速上手实践目标检测技术。 **标题与描述解析** 标题为“ncnn使用yolov5示例.zip”，表明这是一个关于如何在ncnn框架中运用Yolov5进行目标检测的基础教程。Yolov5是一种流行的实时目标检测模型，而ncnn是腾讯优图团队开源的高性能神经网络前向计算框架，适用于移动端和嵌入式设备。该压缩包可能包含了代码、模型权重以及相关说明，帮助用户理解如何将这两者结合。 **知识点详解** 1. **Yolov5**: YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测算法，在效率与精度方面备受推崇。Yolov5是这一系列的最新版本，改进了网络结构，提升了实时性，并提高了目标识别的速度和准确性。 2. **目标检测**：这是计算机视觉领域的重要任务之一，目的在于图像或视频中定位并分类特定物体。通过预测边界框及类别概率，Yolov5能够同时对多个不同类别的对象进行有效检测。 3. **ncnn**: ncnn是一个轻量级的C++库，专为移动端和嵌入式平台设计，提供高效的神经网络前向计算支持。它不依赖于CUDA或其他GPU库而是利用CPU来进行推理运算，并且兼容Android、iOS及Windows等操作系统。 4. **ncnn与Yolov5结合**：将Yolov5模型移植至ncnn框架下可以最大化发挥其优化性能，实现移动端的目标检测应用。这通常涉及模型转换、编译和运行时的多项优化措施。 5. **模型转换**: 需要将从PyTorch训练得到的Yolov5权重文件转化为ncnn能够读取的形式。此过程可能包括解析并重排网络结构，以适应ncnn的数据流。 6. **编译优化**：在ncnn中对转化后的模型进行编译时，可能会应用诸如模型剪枝、量化等技术来进一步提高推理速度及减少内存占用。 7. **运行性能**: 在使用ncnn框架执行Yolov5模型期间需要特别注意设备资源管理、线程调度和内存分配等问题，以确保最佳的实时处理效率。 8. **示例代码分析**：压缩包中的“ncnn使用yolov5示例”可能包含从预处理到后处理的一整套完整代码实例。通过阅读并运行这些代码可以学习如何在ncnn中集成Yolov5模型。 9. **实际应用**: 结合了ncnn的Yolov5模型可以在自动驾驶、无人机监控、安防系统及智能零售等多个场景下发挥作用，提供实时的目标检测服务。 10. **持续优化与改进**：掌握这个基础实例后，用户可以进一步探索如何根据具体需求调整模型参数或优化ncnn配置以达到更优性能。 总体而言，“ncnn使用Yolov5示例”压缩包提供的教程涵盖了目标检测模型的转换、部署和多方面优化，为开发者提供了深入了解并应用这两项技术的良好起点。通过学习与实践操作，可以显著提升在移动端及嵌入式设备上实现实时目标检测的能力。