Advertisement

基于PyTorch的YOLOv5目标检测模型与Flask Web应用实战

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

简介：
本项目结合PyTorch框架下的YOLOv5算法进行高效的目标检测，并通过Flask构建实时Web应用程序展示结果。 PyTorch版的YOLOv5是一款轻量且高性能的目标检测工具。在使用自己的数据集训练完模型后，如何向公众展示并提供实际应用服务呢？本课程将介绍相应的解决方案，并具体讲解如何利用Web应用程序框架Flask来部署YOLOv5的应用程序。 用户可以通过浏览器上传图片，服务器处理完成后返回包含目标检测信息的图片，并直接在浏览器中显示结果。我们使用的是ultralytics/yolov5模型，在Ubuntu系统上进行项目演示并提供Windows系统的部署文档。 本项目采用前后端分离架构和开发方式以减少耦合度。课程内容包括：YOLOv5安装、Flask框架安装、YOLOv5的检测API接口Python代码编写、基于Flask的服务程序实现，前端HTML及CSS设计与JavaScript编程，系统演示以及生产环境部署建议。 此外，本人还推出了关于使用YOLOv5进行目标检测的一系列课程。请持续关注后续的相关视频教程。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于PyTorch的YOLOv5目标检测模型与Flask Web应用实战
    优质
    本项目结合PyTorch框架下的YOLOv5算法进行高效的目标检测，并通过Flask构建实时Web应用程序展示结果。 PyTorch版的YOLOv5是一款轻量且高性能的目标检测工具。在使用自己的数据集训练完模型后，如何向公众展示并提供实际应用服务呢？本课程将介绍相应的解决方案，并具体讲解如何利用Web应用程序框架Flask来部署YOLOv5的应用程序。 用户可以通过浏览器上传图片，服务器处理完成后返回包含目标检测信息的图片，并直接在浏览器中显示结果。我们使用的是ultralytics/yolov5模型，在Ubuntu系统上进行项目演示并提供Windows系统的部署文档。 本项目采用前后端分离架构和开发方式以减少耦合度。课程内容包括：YOLOv5安装、Flask框架安装、YOLOv5的检测API接口Python代码编写、基于Flask的服务程序实现，前端HTML及CSS设计与JavaScript编程，系统演示以及生产环境部署建议。 此外，本人还推出了关于使用YOLOv5进行目标检测的一系列课程。请持续关注后续的相关视频教程。
     
  • 基于Flask和VUE的Yolov5目标检测应用：在Web端实现YOLOv5与Flask后端及VUE前端集成
    优质
    本项目构建了一个结合了YOLOv5模型、Flask框架以及Vue.js前端技术的目标检测系统，实现了高性能图像识别功能，并通过Web界面直观展示。 1. 效果：视频展示最终效果。源代码已上传至 GitHub。 2. YOLOv5模型训练：若需使用自己的数据集进行训练，请参考相关文档或教程。此处演示采用官方提供的 yolov5m.pt 模型。 3. YOLOv5模型预测： ```python import torch import numpy as np from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords, letterbox from utils.torch_utils import select_device import cv2 class Detector(object): def __init__(self): ``` 这段文本已按照要求进行了重写，去除了链接和其他联系方式。
     
  • YOLOv5目标检测模型
    优质
    简介：YOLOv5是一款高效的实时目标检测算法，基于深度学习，在多种数据集上表现出色，适用于快速、准确地识别图像中的物体。 YOLOv5是一种目标检测模型，在计算机视觉领域应用广泛。它以速度快、精度高著称，适用于多种场景下的实时物体识别任务。
     
  • 基于YOLOv5训练的吸烟检测模型项目实战
    优质
    本项目基于YOLOv5框架，开发了一个高效的吸烟行为检测模型。通过深度学习技术识别图像或视频中的吸烟场景，适用于公共场所监控等实际应用。 这段文字描述了一套用于公共场所或禁烟领域的人员吸烟监控系统的相关资源。这套系统包括模型训练源码、预训练的模型文件以及训练脚本和测试脚本。这些资源可以帮助开发者基于现有模型进行进一步的研究与开发工作。
     
  • 基于Flask后端和VUE前端的YOLOv5目标检测算法Web部署（Yolov5）.zip
    优质
    本项目为一个集成Flask与Vue技术栈的目标检测应用，采用YOLOv5模型实现实时图像识别功能，并以.zip格式封装便于下载与安装。 基于Flask后端和VUE前端在WEB端部署YOLOv5目标检测算法。
     
  • 基于Yolov5的行人多目标检测模型
    优质
    本研究提出了一种基于Yolov5的行人多目标检测模型，旨在提升复杂场景下行人的识别精度与效率。通过优化网络结构和训练策略，该模型在多个公开数据集上取得了优异的表现。 Yolov5 是一个用于行人多目标检测的模型。它基于旷视科技提出的 Crowdhuman 数据集进行训练，该数据集专门针对复杂场景下的行人检测任务。在训练过程中，采用了 300 个 epoch 的设置。
     
  • 基于PyTorch的Yolov4目标检测模型代码实现
    优质
    本项目采用PyTorch框架实现了先进的YOLOv4目标检测算法，提供高效准确的目标识别与定位能力，适用于多种视觉任务需求。 使用Yolov4训练自己的目标检测模型的教程可以参考相关文章。该文章详细介绍了如何利用YOLOv4进行自定义的目标检测任务设置与训练流程。
     
  • YOLOv5目标检测模型与数据集
    优质
    简介：本文探讨了基于YOLOv5的目标检测模型及其应用的数据集，分析其架构特点和性能优势。 本资源提供了YOLOv5目标检测模型的最新版本及其相应的训练数据集。作为一种在计算机视觉领域非常受欢迎的目标检测算法，YOLOv5因其高效性和准确性而在众多应用中表现出色。通过使用此资源，您可以快速部署并运行YOLOv5模型，并对图像或视频进行有效的目标识别。 具体来说，本资源包括以下内容： - YOLOv5的最新训练权重：可以直接用于执行各种目标检测任务。 - 训练数据集：包含多场景下的丰富实例图片的数据集合，有助于提高模型性能和泛化能力。 - 配置文件：包含了YOLOv5架构的具体设置信息及参数说明。 - 使用指南与代码示例：提供了详细的加载、配置以及使用指导。 利用这些资源，你将能够构建一个高效的目标检测系统，并应用于如安全监控、自动驾驶汽车开发或智能制造等不同领域。无论是专业研究人员还是初学者，都可以通过本套材料获得宝贵的学习机会和实践经验。 此外，该资源具有以下特点： - 高准确性：模型在多个数据集上均表现出色的识别能力。 - 快速推理速度：由于采用了高效的算法设计及优化策略，在处理实时视频流时能够提供快速响应。 - 用户友好性：为用户提供了简洁明了的操作指南和支持材料。
     
  • Faster-RCNN目标检测模型的Pytorch实现
    优质
    本项目基于PyTorch框架实现了经典的目标检测算法Faster R-CNN，适用于物体识别与定位任务，具有高效性和准确性。 Faster R-CNN（快速基于区域的卷积神经网络）是一种广泛使用的目标检测框架，由Shaoqing Ren、Kaiming He、Ross Girshick和Jian Sun在2015年提出。它具有里程碑意义地将区域建议网络（RPN）与卷积神经网络结合在一起，实现了端到端的检测流程，并显著提升了目标检测的速度和精度。 以下是Faster R-CNN的一些关键特性： - 端到端训练：Faster R-CNN是首个实现从原始图像直接预测边界框及类别标签的目标检测模型，无需额外预处理或特征提取步骤。 - 区域建议网络（RPN）：该框架引入了RPN，这是一种滑动窗口机制，能够快速生成目标候选区域。 - 候选区域：由RPN产生的候选区域会经过ROI池化层的转换，以获得固定尺寸的特征图。这有助于对不同大小的目标进行分类和边界框回归处理。
     
  • 基于Yolov5的人脸检测算法项目实战（AI应用）.zip
    优质
    本项目为基于YOLOv5框架的人脸检测实战教程，通过深度学习技术实现高效准确的人脸识别，适用于各类AI应用场景。 基于Yolov5实现的人脸检测算法项目实战