【亲测免费】 开源项目教程：SpringBoot-Vue-PyTorch整合实战

本教程将引导您了解并运行一个结合了Java后端(Spring Boot)、Vue.js前端(Vue3)以及深度学习技术(PyTorch，包括YOLOv5和DeepSort)的综合性项目。该项目旨在展示如何构建一个全栈应用，其中深度学习模型服务于实际应用场景，并通过WebSocket和HTTP进行前后端交互。

1. 项目目录结构及介绍

springboot-vue-pytorch/
├── backend                # Spring Boot 应用目录
│   ├── src
│   │   └── main
│   │       ├── java        # Java 源代码，包含主要业务逻辑和服务接口
│   │       └── resources    # 配置文件夹，如application.properties
│   └── pom.xml             # Maven 构建文件
├── frontend               # Vue.js 前端应用目录
│   ├── public              # 静态资源文件夹，如index.html
│   ├── src                 # Vue 应用源码
│   ├── package.json        # Node.js 项目描述文件
│   └── yarn.lock          # Yarn 包管理器依赖锁定文件
├── Yolov5_DeepSort_Pytorch  # PyTorch深度学习模型实现
│   ├── requirements.txt    # Python 依赖列表
│   └── yolov5             # YOLOv5 相关代码和模型存放处
├── gitignore              # Git忽略文件配置
├── LICENSE                 # 许可证文件
└── README.md               # 项目简介和快速指南

• backend：包含Spring Boot应用程序，负责处理业务逻辑和提供RESTful API。
• frontend：Vue.js应用程序，用于构建用户界面并与后端服务交互。
• Yolov5_DeepSort_Pytorch：PyTorch代码库，封装YOLOv5对象检测与DeepSort追踪算法，为应用提供深度学习支持。

2. 项目的启动文件介绍

后端启动：

后端的主要启动文件位于backend/src/main/java下的主程序类，通常以Application.java或类似命名，它通过Spring Boot的注解@SpringBootApplication来启动整个应用。

前端启动：

前端项目启动需在frontend目录下，使用npm或yarn：

• 使用npm: npm install安装依赖后，执行npm run serve启动开发服务器。
• 或者使用yarn: 先运行yarn安装依赖，然后执行yarn serve。

深度学习模型启动：

在Yolov5_DeepSort_Pytorch目录中，存在启动脚本或命令行工具，如socketapi.py，用于初始化YOLOv5 DeepSort服务并通过WebSocket与Spring Boot服务交互。运行前需确保已安装所有Python依赖(pip install -r requirements.txt)。

3. 项目的配置文件介绍

• backend/src/main/resources/application.properties: Spring Boot的核心配置文件，定义了数据源、端口、日志等配置项。可以根据需求调整如数据库连接信息、端口号等设置。
• 前端项目中的vue.config.js: Vue CLI配置文件，可以用来调整Webpack的基本配置，比如代理设置，以便于跨域请求Spring Boot后端服务。
• Yolov5相关配置：位于YOLOv5的配置文件，如.yaml文件，它们定义了模型的训练参数、预训练权重路径等，对于实际部署非常关键，但并非直接在该应用启动时配置。

此教程简要概述了项目结构、启动方法及核心配置文件，具体实施时还需参考项目内的详细文档和注释进行深入理解和定制。