# pip install -r requirements.txt
# base ----------------------------------------
matplotlib>=3.2.2
numpy>=1.18.5
opencv-python>=4.1.2
Pillow
PyYAML>=5.3.1
scipy>=1.4.1
tqdm>=4.41.0
# logging -------------------------------------
tensorboard>=2.4.1
# wandb
# plotting ------------------------------------
seaborn>=0.11.0
pandas
# export --------------------------------------
# coremltools>=4.1
# onnx>=1.8.1
# scikit-learn==0.19.2 # for coreml quantization
# extras --------------------------------------
thop # FLOPS computation
pycocotools>=2.0 # COCO mAP
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<项目介绍> 基于yolov5的实时多镜头目标检测,并应用flask进行简单部署 - 不懂运行,下载完可以私聊问,可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
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基于yolov5的实时多镜头目标检测,并应用flask进行简单部署.zip (98个子文件)
yolov5-flask-master
camera.py 8KB
web_main.py 4KB
app.py 153B
weights
best.pt 69.04MB
download_weights.sh 277B
data
coco128.yaml 2KB
argoverse_hd.yaml 849B
hyp.finetune.yaml 846B
coco.yaml 2KB
images
zidane.jpg 165KB
bus.jpg 476KB
voc.yaml 738B
hyp.scratch.yaml 2KB
scripts
get_argoverse_hd.sh 2KB
get_voc.sh 4KB
get_coco.sh 963B
utils
__init__.py 0B
google_utils.py 5KB
loss.py 9KB
metrics.py 9KB
aws
__init__.py 0B
userdata.sh 1KB
mime.sh 780B
resume.py 1KB
autoanchor.py 7KB
general.py 25KB
wandb_logging
__init__.py 0B
log_dataset.py 819B
wandb_utils.py 16KB
activations.py 2KB
google_app_engine
Dockerfile 821B
app.yaml 173B
additional_requirements.txt 105B
plots.py 18KB
datasets.py 44KB
__pycache__
general.cpython-37.pyc 20KB
plots.cpython-36.pyc 16KB
general.cpython-36.pyc 20KB
datasets.cpython-36.pyc 33KB
torch_utils.cpython-36.pyc 11KB
plots.cpython-37.pyc 16KB
datasets.cpython-37.pyc 33KB
google_utils.cpython-37.pyc 3KB
metrics.cpython-37.pyc 7KB
google_utils.cpython-36.pyc 3KB
torch_utils.cpython-37.pyc 11KB
__init__.cpython-37.pyc 135B
__init__.cpython-36.pyc 131B
autoanchor.cpython-36.pyc 6KB
metrics.cpython-36.pyc 7KB
torch_utils.py 12KB
yolov5.py 5KB
templates
index.html 888B
.idea
misc.xml 298B
inspectionProfiles
Project_Default.xml 6KB
profiles_settings.xml 174B
yolov5-flask.iml 737B
modules.xml 276B
.gitignore 176B
yolov5_config.json 223B
test.png 152KB
requirements.txt 566B
models
hub
yolov5x6.yaml 2KB
anchors.yaml 3KB
yolov5-p2.yaml 2KB
yolov5-panet.yaml 1KB
yolov5s6.yaml 2KB
yolov3.yaml 1KB
yolov5-p6.yaml 2KB
yolov5-p7.yaml 2KB
yolov5l6.yaml 2KB
yolov5m6.yaml 2KB
yolov3-spp.yaml 1KB
yolov3-tiny.yaml 1KB
yolov5-fpn.yaml 1KB
yolov5s-transformer.yaml 1KB
__init__.py 0B
export.py 4KB
yolov5m.yaml 1KB
yolov5s.yaml 1KB
yolov5l.yaml 1KB
common.py 16KB
experimental.py 5KB
__pycache__
experimental.cpython-36.pyc 6KB
yolo.cpython-36.pyc 10KB
common.cpython-36.pyc 18KB
experimental.cpython-37.pyc 6KB
__init__.cpython-37.pyc 136B
__init__.cpython-36.pyc 132B
common.cpython-37.pyc 18KB
yolov5x.yaml 1KB
yolo.py 12KB
__pycache__
camera.cpython-37.pyc 7KB
yolov5.cpython-36.pyc 4KB
app.cpython-36.pyc 351B
camera.cpython-36.pyc 7KB
app.cpython-37.pyc 355B
web_main.cpython-36.pyc 3KB
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