AI计算机视觉笔记三：WEB端部署YOLOv5
本文档介绍了如何将YOLOv5目标检测模型部署到Web端的方法，包括基于Flask和Streamlit两种实现方案。首先创建Python虚拟环境并安装必要的依赖库。接着详细展示了Flask方案下的前端HTML页面与后端Python逻辑代码，该方案利用Flask框架搭建服务器，处理实时视频流，并显示检测结果。随后介绍了Streamlit方案，该方案更简洁直观，适合快速开发交互式的机器学习应用。通过`streamlit run`命令即可启动应用，支持图像、视频及实时摄像头的目标检测演示。两种部署方式各有优势，Flask灵活性高，适用于复杂项目；而Streamlit则易于上手，便于快速原型设计。
