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  • 10957人 学习人数
    5.0分 课程评分
    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/detail/30793 <https://edu.csdn.net/course/detail/30793> Windows系统 https://edu.csdn.net/course/detail/30923 <https://edu.csdn.net/course/detail/30923> 《YOLOv5(PyTorch)目标检测：原理与源码解析》https://edu.csdn.net/course/detail/31428 <https://edu.csdn.net/course/detail/31428> 《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：Flask Web部署》https://edu.csdn.net/course/detail/31087 <https://edu.csdn.net/course/detail/31087> 《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：TensorRT加速部署》https://edu.csdn.net/course/detail/32303 <https://edu.csdn.net/course/detail/32303>
    yolov5
    web
    计算机视觉
    部署
    pytorch
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  • 9603人 学习人数
    5.0分 课程评分
    YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：TensorRT加速部署
    PyTorch版的YOLOv5是高性能的实时目标检测方法。 TensorRT是针对英伟达GPU的加速工具。本课程讲述如何使用TensorRT对YOLOv5进行加速和部署。  本课程的YOLOv5使用ultralytics/yolov5，分别在Ubuntu和windows10系统上做TensorRT加速和部署演示。课程内容包括：原理篇（YOLOv5网络架构与组件、TensorRT基础、TensorRT INT8量化、tensorrtx介绍、CUDA编程方法）、实践篇（Ubuntu和Windows10系统上的TensorRT部署演示）、代码解析篇（YOLOv5的TensorRT加速的代码解析） 。本课程提供注释后的YOLOv5的TensorRT加速代码。 除本课程《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：TensorRT加速部署》外，本人推出了有关YOLOv5目标检测的系列课程。请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/detail/30793Windows系统：https://edu.csdn.net/course/detail/30923《YOLOv5(PyTorch)目标检测：原理与源码解析》https://edu.csdn.net/course/detail/31428《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：Flask Web部署》https://edu.csdn.net/course/detail/31140
    tensorrt
    yolov5
    yolo
    计算机视觉
    目标检测
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  • 9562人 学习人数
    5.0分 课程评分
    YOLOv5目标检测实战：Jetson Nano部署
    PyTorch版的YOLOv5是高性能的实时目标检测方法。Jetson Nano是英伟达含有GPU的人工智能硬件。本课程讲述如何部署YOLOv5在Jetson Nano开发板上。部署完成后可进行图像、视频文件和摄像头视频的实时目标检测。部署时使用AI视频处理加速引擎TensorRT和DeepStream。 课程内容包括：原理篇（DeepStream介绍、TensorRT介绍、 tensorrtx介绍）、实践篇（Nano硬件搭建、烧录系统镜像、安装远程登录工具、安装和测试DeepStream、安装yolov5、生成yolov5s.wts文件、生成yolov5s.engine、使用DeepStream部署yolov5、Nano部署测试）
    tensorrt
    yolov5
    计算机视觉
    tensortx
    nano
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