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。

本文档详细记录了YOLOv5模型在CPU环境下的部署流程及性能优化方法。首先，通过设置Python虚拟环境并安装PyTorch等依赖库，在CPU环境下成功运行YOLOv5模型的示例程序。随后，介绍了如何将PyTorch模型转换为ONNX格式，并进一步利用OpenVINO工具包进行优化，最终实现模型在CPU上的高效运行。通过OpenVINO的加速，即使是在没有GPU支持的情况下，模型的推理速度也从约20帧每秒提高到了50多帧每秒，显著提升了性能。此文档对希望在资源受限设备上部署高性能计算机视觉模型的研究人员和工程师具有较高的参考价值。

在当前多媒体文件处理需求激增的趋势下，传统的处理方式遇到了众多瓶颈。函数计算提供了一种全新的解决方案，可以一键部署并轻松实现多媒体文件处理任务。它不仅摆脱了内置文件处理逻辑占用核心资源的问题，还能根据需要进行扩展并实现自动化管理，大大提高了处理效率和系统的可靠性。通过将文件处理逻辑解耦，并结合对象存储等技术，我们可以构建出更加高效、稳定及安全的文件处理系统。这使得开发者可以更加专注于业务创新，从而为用户提供更高质量的多媒体体验，共同迎接多媒体文件处理的新时代。

深度学习在图像分类中扮演着核心角色，通过卷积神经网络（CNN）自动提取图像特征并分类。本文介绍深度学习原理及其实现流程，包括数据准备、构建CNN模型、训练与评估模型，并讨论如何在阿里云上部署模型及其实用场景。

如何使用云服务器AutoDL进行深度学习模型的训练，特别是针对YOLOV5疲劳驾驶行为训练检测