yolo5训练模型flask

Yolov5模型的Flask部署可以通过以下步骤实现。首先，需要使用torch.hub.load函数加载自定义的Yolov5模型。在加载模型时，需要设置source为'local'，并指定模型的路径。例如，如果模型是yolov5s.pt，可以使用以下代码加载模型：

model = torch.hub.load("yolo", "custom", path="models/yolov5s.pt", source='local')

接下来，可以使用Flask框架创建一个API接口，用于接收图片并进行目标检测。可以参考引用\[2\]中提供的Flask接口代码。在接口代码中，可以调用Yolov5模型的detect函数对上传的图片进行目标检测。

最后，可以使用curl命令对API接口进行测试。可以使用以下命令上传一张图片并获取检测结果：

curl -X POST -F image=@images/1_Handshaking_Handshaking_1_134.jpg http://127.0.0.1:5000/v1

这样就可以通过Flask部署Yolov5模型，并使用API接口进行目标检测了。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [基于flask和网页端部署yolo自训练模型](https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/126185437)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [yolov5的简单应用：训练模型对接到flask接口使用](https://blog.csdn.net/zyz528zyz/article/details/125891197)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]