yolov5-fastapi-demo 这是一个演示的FastAPI应用程序，允许用户上传图像，使用预先训练的YOLOv5模型执行推理以及接收JSON格式的结果。 此存储库还包括Jinja2 HTML模板，因此您可以通过Web浏览器（位于localhost：8000）访问此界面。 要求 安装了所有require.txt依赖关系的Python 3.8或更高版本，包括torch> = 1.7（根据 ）。 要安装运行： pip install -r requirements.txt 推理 您可以使用python server.py或uvicorn server:app --reload初始化服务器 您可以通过以下几种方法测试服务器： 使用client.py这是使用请求库将一批图像和模型名称上载到localhost:8000/detect/并接收JSON推理结果的基本示例。 在网络浏览器

1.实现了yolov5-tensorrt推理优化加速，帧率可达90FPS 2.部署在clion中，方便修改和调试 3.运行平台是ubuntu16.04 4.此代码仅为demo，各项效果未达最优，后续会逐步优化

YOLOv5口罩检测项目源码

yolov5 + deepsort实现了行人计数功能， 统计摄像头内出现过的总人数，以及对穿越自定义黄线行人计数效果如下 运行 python person_count.py 详细见本人博客：

https://github.com/ultralytics/yolov5

目标跟踪，使用yolov5做检测器

包含yolov5l.pt、yolov5l6.pt、yolov5m.pt、yolov5m6.pt、yolov5s.pt、yolov5s6.pt、yolov5x.pt、yolov5x6.pt

yolo系列的权重，包括v3\v4\v5；deepsort的权重

Yolov5：你只看一次 v5 学习资源和收藏 这个存储库是 Yolov5 的集合。 这有助于学习者或研究人员在一处找到所有 yolo 代码。 :glowing_star: :glowing_star: :glowing_star: :glowing_star: :glowing_star: Yolov5 系列 :glowing_star: :glowing_star: :glowing_star: :glowing_star: :glowing_star: 粗体文字内含项目 约洛夫5 ： （感谢Roboflow.com ） 序号 名称 Github 1 官方 Yolov5 (7.6 k :star: ） 2 使用YOLO v5和深度排序的实时多人跟踪器（362 :star: ） 3 约洛夫（Yolov5）火炬（57 :star: ) | 4 Yolov5 Tensorflow(125 :star: ） 5 Yolov5 框架 (326 :star: ） 6 Yolov5 的烟雾检测(152 :star: ） 7 Yolo

yolov5权重文件下载