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

1. 克隆仓库: 首先，克隆本仓库到本地。
2. 安装依赖: 根据项目中的requirements.txt文件，安装所需的Python依赖包。
3. 启动后端服务: 进入后端目录，运行Flask应用。
4. 启动前端服务: 进入前端目录，运行Vue项目。
5. 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。