YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：Flask Web部署
课程简介
本资源为您提供了一条通往实时目标检测服务的道路，特别聚焦于如何将强大的YOLOv5模型集成至Web应用中。YOLOv5，基于PyTorch框架，以其高效性和准确性著称，是众多计算机视觉任务的理想选择。通过本课程，您将掌握将这一技术转化为网页服务的全过程，使得任何人都能通过简单的浏览器操作享受您的目标检测服务。
课程内容涵盖：
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环境搭建：指导您在Ubuntu及Windows系统上设置必要的开发环境，包括YOLOv5（基于
ultralytics/yolov5）和Flask框架的安装。 -
技术实操：深入浅出地讲解YOLOv5模型的调用和定制化，实现图片的上传、检测以及结果显示的完整流程。
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前后端分离开发：强调现代Web应用的开发模式，介绍HTML、CSS、JavaScript等前端技术如何与Flask后端有效协作，降低系统的复杂度和提高可维护性。
- 核心代码解析：
- YOLOv5检测API：理解如何编写Python代码以调用YOLOv5进行图像处理。
- Flask服务端：创建和配置Flask应用，实现接收请求、执行检测和响应处理逻辑。
- 前端交互设计：构建用户界面，确保用户友好且直观的上传与显示功能。
- 部署策略：分享本地测试到线上部署的策略，包括性能优化建议，帮助您构建稳定可靠的在线服务。
关注系列课程
本课程仅为系列教程之一。推荐继续探索《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：训练自己的数据集》，深入了解自定义数据集的训练过程，从而全面掌握从模型训练到实际应用的全过程。所有课程旨在帮助开发者高效学习并实践YOLOv5，助力您的项目快速落地。
通过本课程的学习，无论您是机器学习初学者还是有经验的开发者，都将能够搭建属于自己的目标检测Web应用，进一步拓宽AI应用的可能性。立刻开始您的YOLOv5与Flask整合之旅，开启智能视觉服务的新篇章。