加热器网站怎么做的,网站建设谢辞,北京网站建设及app,游戏加盟本脚本主要参考了yolov5工程文件夹下面的detect.py，将yolov5算法封装成了一个在线的推理服务，可以接受app请求，然后推理图片，并将检测结果以json返回，该服务可以供数据标注平台请求。 from flask import *
import shutil
import json
import os
import pynvml
import pand…本脚本主要参考了yolov5工程文件夹下面的detect.py，将yolov5算法封装成了一个在线的推理服务，可以接受app请求，然后推理图片，并将检测结果以json返回，该服务可以供数据标注平台请求。 from flask import *
import shutil
import json
import os
import pynvml
import pandas as pd
import glob
import time
import cv2
import base64
import subprocess
import socket#下面的是yolov5需要import的库。直接从detect.py复制过来的。
import argparse
import os
import sys
from pathlib import Pathimport cv2
import torch
import torch.backends.cudnn as cudnnFILE = Path(__file__).resolve()
ROOT = FILE.parents[0] # YOLOv5 root directory
if str(ROOT) not in sys.path:sys.path.append(str(ROOT)) # add ROOT to PATH
ROOT = Path(os.path.relpath(ROOT, Path.cwd())) # relativefrom models.common import DetectMultiBackend
from utils.datasets import IMG_FORMATS, VID_FORMATS, LoadImages, LoadStreams
from utils.general import (LOGGER, check_file, check_img_size, check_imshow, check_requirements, colorstr,
