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YOLOv4目标检测实战:Flask Web部署
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YOLOv4的Flask Web部署演示的系统架构
bai666ai
2023-01-13 00:37:43
课时名称
课时知识点
YOLOv4的Flask Web部署演示的系统架构
YOLOv4的Flask Web部署演示的系统架构
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YOLOv4的Flask Web部署演示的系统架构
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YOLOv4
目标检测实战:
Flask
Web
部署
YOLOv4
是最近推出的基于深度学习的端到端实时目标检测方法。利用
YOLOv4
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,具体讲述使用
Web
应用程序框架
Flask
进行
YOLOv4
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
YOLOv4
使用AlexyAB/darknet,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:
YOLOv4
的
Flask
部署
系统
架构
、
YOLOv4
的安装及动态链接库的编译、
Flask
的安装、
YOLOv4
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
建议、Windows
系统
上
部署
的区别等。 除本课程外,本人推出了有关
YOLOv4
目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程,包括: 《
YOLOv4
目标检测实战:训练自己的数据集》(
YOLOv5(PyTorch)目标检测实战:
Flask
Web
部署
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
系统
部署
建议等。 本人推出了有关YOLOv5目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程,包括: 《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战:训练自己的数据集》 Ubuntu
系统
https://edu.csdn.net/course
YOLOv5目标检测实战:
Flask
Web
部署
使用
Web
应用程序框架
Flask
进行YOLOv5的
Web
应用
部署
课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/31087 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..
YOLOX目标检测实战:
Flask
部署
课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/35815 YOLOX是旷视科技新近推出的高性能实时目标检测网络,性能超越了YOLOv3/
YOLOv4
/YOLOv5。利用YOLOX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,具体讲述使用
Web
应用程序框架
Flask
进行YOLOX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。 本项目采取前后端分离的
系统
架构
和开发方式,.
Flask
web
服务
部署
深度学习模型YOLO
说起来人工智能现在真是大热,之前也做过很多这方面的项目,譬如使用opencv识别车道线辅助驾驶,使用一些机器学习算法处理数字信号,使用BP神经网络处理信号或者其他的一些方面的应用,或者进行语音识别啊之类的,基本都是MATlab训练或者直接使用VC++ opencv 接口API或者其他模型借口这种,后来看网络上各种视频教程,这个tensorflow那个pytorch,这个YOLO那个SEq2seq,也是因为一些项目需要,把深度学习融入到了自己的项目中。 我有个朋友(是真的有个朋友 )就报了个深度学习的班,希望
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