YOLOv5 Web端部署进行图片和视频检测
本仓库提供了一个资源文件，用于在Web端部署YOLOv5模型进行图片和视频检测。该项目采用前后端独立部署的方式，前端使用Vue框架，后端则使用Python和Flask框架。
项目描述
该项目的主要功能是通过Web界面实现对图片和视频的实时检测。用户可以通过上传图片或视频文件，系统将自动调用YOLOv5模型进行目标检测，并将检测结果返回给用户。
技术栈
- 前端: Vue.js
- 后端: Python + Flask
- 模型: YOLOv5
使用说明
- 克隆仓库: 首先，克隆本仓库到本地。
- 安装依赖: 根据项目中的
requirements.txt文件，安装所需的Python依赖包。 - 启动后端服务: 进入后端目录，运行Flask应用。
- 启动前端服务: 进入前端目录，运行Vue项目。
- 访问Web界面: 打开浏览器，访问前端服务地址，即可开始使用图片和视频检测功能。
注意事项
- 确保Python环境已正确配置，并且已安装所有依赖包。
- 前端和后端服务需要分别启动，确保两者能够正常通信。
- 如果遇到任何问题，请参考相关文章中的详细步骤和解决方案。
贡献
欢迎大家提出问题和建议，或者提交Pull Request来改进本项目。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。