【文件属性】：
文件名称：Object-Detection-Flask-API:Python中一个简单的YOLOv3对象检测API（使用Flask）
文件大小：8.76MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-04 15:37:20
python api flask yolo object-detection
Python（Flask）中的简单YOLOv3对象检测API
该存储库提供了Python中对象检测的简单实现，并使用Flask作为API。 它基于YOLOv3对象检测系统，我们将在COCO数据集上使用预训练的权重。
安装
1.克隆存储库和安装要求
注意：我正在使用Windows OS和Pip进行软件包安装，并且必须单独安装pytorch，否则会遇到问题。 安装命令各不相同，因此请查看并查看应该在“本地快速入门”下运行的命令。 对于我来说，我运行以下命令：
pip install torch==1.5.0+cpu torchvision==0.6.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
git clone git@github.com:yankai364/Object-Detection-Flask-API.
【文件预览】：
Object-Detection-Flask-API-master
----app.py(1KB)
----yolo.py(2KB)
----images()
--------class.jpg(169KB)
--------snack.jpg(506KB)
--------home.jpeg(276KB)
--------city_scene.jpg(3.24MB)
--------meeting.jpeg(172KB)
--------bar.jpeg(124KB)
--------dog.jpg(172KB)
----darknet.py(18KB)
----utils.py(10KB)
----cfg()
--------yolov3.cfg(9KB)
----data()
--------coco.names(705B)
----iti()
--------image(2B)
--------Title Background.gif(2.5MB)
--------postman.png(53KB)
----sample_output()
--------20200521_233133_570.jpg(675KB)
--------20200521_233233_695.jpg(356KB)
--------20200521_233222_914.jpg(250KB)
--------20200521_233208_33.jpg(354KB)
----requirements.txt(239B)
----.gitignore(194B)
----weights()
--------README.md(205B)
----README.md(4KB)
----instance()
--------README.md(303B)