要在 Flask 中部署 YOLOv5 模型，您可以按照以下步骤操作：

首先，您需要使用 PyTorch 安装 YOLOv5 模型。您可以通过运行以下命令来安装 YOLOv5：

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

在完成安装后，您需要加载预训练的权重。您可以通过将 yolov5s.pt 文件放置在 yolov5/weights/ 目录中并使用以下代码加载权重：

python
import torch


# Load YOLOv5s model
model = torch.hub.load('weights/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)

# Set model to evaluation mode
model.eval()

接下来，您需要编写一个 Flask 应用程序来处理图像识别请求。以下是一个示例应用程序：

python
from flask import Flask, request
from PIL import Image
import io

app = Flask(__name__)

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    # Get image file from POST request
    image_file = request.files['image']

    # Open image file and convert to PIL Image object
    image = Image.open(io.BytesIO(image_file.read()))

    # Make prediction with YOLOv5 model
    results = model(image)

    # Process results and return response as JSON
    # ...

if __name__ == '__main__':
    app.run()

最后，您需要使用以下命令运行 Flask 应用程序：

FLASK_APP=app.py flask run

运行成功后，您可以向应用程序发送包含要识别的图像文件的 POST 请求，并将响应作为 JSON 数据返回给客户端。

成果展示

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