YOLO5-入门1-极链AI云平台部署测试

YOLO5部署:
https://github.com/ultralytics/yolov5

选择部署的平台是极链AI云平台
优势：价格便宜，按实际使用时间扣费，适合学生进行科研探索；使用灵活，即用即停；选择较多，可以选择不同的Pytorch、Python、CUDA版本。
官网：https://cloud.videojj.com

选择版本：
Pytorch 1.6.0，python 3.7，CUDA 10.2

安装过程：

# 可以cd到想要安装的目录进行
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

# 以下的yolo5权重文件，在运行时也会自动下载
# 也可以提前用wget指令下载
wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s.pt
wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5m.pt
wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5x.pt

使用以下官网的示例，img可以换成自己上传的图片。
result.save()之后，会显示保存的路径的。
关于如何传输图片到云服务器，可以使用Filezilla：
https://cloud.videojj.com/help/docs/data_manage.html#filezilla

import torch

# Model
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')  # or yolov5m, yolov5x, custom

# Images
img = 'https://ultralytics.com/images/zidane.jpg'  # or file, PIL, OpenCV, numpy, multiple

# Inference
results = model(img)

# Results
results.print()  # or .show(), .save(), .crop(), .pandas(), etc.

也可以使用另外一个官方示例：
直接运行这个示例的话，会将默认的yolo5s权重文件保存到yolov5文件夹下。
运行以下这个程序时，记得先cd到yolov5文件夹下，才有这个detect.py文件。
也可以在detect.py前加路径。

python detect.py --source 0  # webcam
                            file.jpg  # image 
                            file.mp4  # video
                            path/  # directory
                            path/*.jpg  # glob
                            'https://youtu.be/NUsoVlDFqZg'  # YouTube video
                            'rtsp://example.com/media.mp4'  # RTSP, RTMP, HTTP stream

运行结果