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[人工智能]YOLOX目标检测实战:Flask部署 |
课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/35815 YOLOX是旷视科技新近推出的高性能实时目标检测网络,性能超越了YOLOv3/YOLOv4 /YOLOv5。?利用YOLOX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,具体讲述使用Web应用程序框架Flask进行YOLOX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:YOLOX的Flask部署系统架构、Flask的安装、分别在Windows和Ubuntu系统上的部署演示、YOLOX的后端代码(Flask的服务程序代码、YOLOX的API接口代码)、前端代码(HTML、CSS、Javascript)、生产环境部署建议等。 相关课程: 《YOLOX目标检测实战:训练自己的数据集》https://edu.csdn.net/course/detail/35586 《YOLOX目标检测实战:TensorRT加速部署》https://edu.csdn.net/course/detail/35716 《YOLOX目标检测实战:OpenVINO加速部署》https://edu.csdn.net/course/detail/35791
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