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YOLO模型部署教程：Python实现物体检测

2025-07-18 10:58:41 0浏览收藏

欢迎各位小伙伴来到golang学习网，相聚于此都是缘哈哈哈！今天我给大家带来《Python实现物体检测，YOLO模型部署教程》，这篇文章主要讲到等等知识，如果你对文章相关的知识非常感兴趣或者正在自学，都可以关注我，我会持续更新相关文章！当然，有什么建议也欢迎在评论留言提出！一起学习！

要在Python中部署YOLO进行物体检测，可按照以下步骤操作：1. 使用YOLOv5官方模型快速部署，通过pip安装依赖并运行detect.py脚本；2. 自定义模型加载与推理流程，使用torch.hub加载模型并手动调用推理函数；3. 部署为服务，利用Flask创建REST API接收图片并返回检测结果；4. 注意模型兼容性、性能优化及跨平台部署问题。这些方法可根据实际需求灵活选择，确保高效完成部署任务。

Python如何实现物体检测？YOLO模型部署方案

物体检测是计算机视觉中的一个核心任务，YOLO（You Only Look Once）系列模型因为速度快、精度高，成为很多人首选的实现方案。如果你已经训练好了一个YOLO模型，或者打算使用预训练模型来做推理，那么如何在Python中部署YOLO进行物体检测呢？下面是一些实用的方法和步骤。

1. 使用YOLOv5官方模型快速部署

YOLOv5 的作者提供了非常方便的 PyTorch 实现，适合新手快速上手。你可以通过 pip 安装 torch 和克隆官方仓库来快速开始。

操作建议：

安装依赖：

pip install torch
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

运行检测脚本：

python detect.py --source your_image_or_video_path --weights yolov5s.pt

这种方式适合只想用现成模型做推理的用户。如果你有自己的数据集，也可以修改配置文件重新训练。

2. 自定义模型加载与推理流程

如果你希望更灵活地控制整个检测流程，比如集成到自己的项目中，而不是直接运行官方脚本，可以手动加载模型并进行推理。

关键步骤：

加载模型权重：

import torch
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='your_model.pt')

图像推理：

results = model('test.jpg')
results.show()

这种写法更适合嵌入到其他系统中，比如 Web 应用或视频流处理程序。你只需要把图像路径传进去，就能拿到结果。

3. 部署为服务（如Flask API）

很多时候我们不只想要跑一次检测，而是想把它做成一个服务供他人调用。这时候可以用 Flask 搭建一个简单的 REST API 接口。

搭建思路：

创建 Flask 路由接收图片上传
在服务器端调用 YOLO 模型进行推理
返回检测结果（如边界框、类别、置信度等）

from flask import Flask, request, jsonify
import cv2
import numpy as np

app = Flask(__name__)
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')

@app.route('/detect', methods=['POST'])
def detect():
    file = request.files['image']
    img = cv2.imdecode(np.frombuffer(file.read(), np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
    results = model(img)
    return jsonify(results.pandas().xyxy[0].to_dict())

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

这样别人就可以通过 HTTP 请求上传图片，获取检测结果了。适合做前后端分离的项目。