部署yolov5的分类模型

部署yolov5的分类模型可以使用fastdeploy来实现。快速部署模型的关键是使用三行代码来完成。首先，需要导出yolov5的模型，可以参考yolov5的官方github链接中的导出方法。导出模型的步骤是使用export.py脚本，并指定训练好的权重文件和导出格式，例如使用torchscript和onnx格式。接下来，可以使用fastdeploy来部署模型。fastdeploy是一个简单的工具，可以使用三行代码来部署yolov5模型。通过使用fastdeploy，可以省去手动编写调用模型的代码的时间和精力。通过以上步骤，就可以完成yolov5分类模型的部署。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [fastdeploy快速部署yolov5离线模型](https://blog.csdn.net/qq_36551453/article/details/127842783)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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