文章大纲 多路摄像头 使用yolo v5 增加视频检测能力 调整yolo v5 的目录结构符合 自己的项目 yolo v5 调用本地模型文件进行 视频图像的推理 torch hub load custom 方法 yolo v5 的函数位置变化，letter_box ,dataset去哪了？ 添加yolo 检测 能力 获得当前图像的推理标注结果 后端实现 多路推送的主进程 前端实现多路 图像模拟 视频 页面 Demo 学习路径与参考文献 参考项目 项目地址 多路摄像头 我们暂时使用两路进行测试 参考： 使用python 多进程进行基于websocket 的实时视频流处理 使用yolo v5 增加视频检测能力 个人觉的yolo 系列的模型虽然效果不错，但是项目整体的使用离那些Apache 项目还稍稍有点差距。我们需要针对他做一些小的调整，让项目更整齐，更符合工程规范。 调整yolo v5 的目录结构符合 自己的项目 使用yolo v5 的时候，需要将以下 2个文件夹，2两个文件从 原本的 yolo v5 项目中copy 到自己的包里面。 调整过后有些文件，找不到包，那么我们把路径加到环境变量里面 import sys import os CURRENT_URL
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