前言
许多小白同学学习yolo目标检测时，网上的大部分教程都是从如何配置训练环境->使用官方的代码及命令检测图片(视频)->训练voc、coco数据集->训练自己的数据集。但是如何使用我们自己的代码将模型部署应用起来，却是我们更应该学习的。本系列博文旨在详细介绍如何部署自己已经训练好的yolo模型。模型包括yolov3，yolov4，yolov5。方式包括但不限于pytorch，libtorch，darknet，opencv dnn，onnx，openvino，tensorrt等方式，语言涉及python，c++。本系列博文所有代码均同步更新到 github yolo部署系列，希望大家多提意见，留言讨论。
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以下为博客链接：
[Yolo部署落地系列教程]（2）Yolov5之Pytorch部署