若不耐聒噪，直接看视频了解该应用
下面开始，这是
不使用 python，而用 rustlang 实现的解释器、c++ 编写的通用界面程序、库，以中文脚本糅合而来的深度学习应用
yolov5 是目前深度学习目标检测领域的佼佼者，能够在图片上识别出人等80种对象（coco.names）
推理运算极快是它一大优点，深度学习应用一般都需要昂贵的 gpu 硬件，yolov5 在仅 cpu 下也能速出结果
实时是它的招牌，当然这往往用在移动设备的情况，桌面应用只要“不卡”
该应用操作简单：第一步，“选择一张图片”。第二步，“检测并生成”结果展示。
第二步会在第一步选择打开后的图片上加框标注，这也是调用 yolov5 的过程
在“框集”点击对象的名称（类）可以加亮（其实是往复改变样式），勾选能够从中排除该对象，再点恢复
在“他”里的“源码1”整个用于界面，“源码2”则专注于与 libtorch 官方提供的库交换数据
桌面应用的 ui 与深度学习框架（这里是 pytorch）的无缝交互一般是个问题，“背后解释”以 threads 的方式处理，没有“卡死”的标志是 ui 上那个推理运行时一直在旋转的 loading
以上已然一个部署工具的雏形，亦将不断完善
打包的程序运行在 ubuntu kylin 20.04.2 下，欢迎下载尝试、验证
zsyolo-v01-ubuntukylin20042.tar.xz
百度云链接: https://pan.baidu.com/s/1GLP81XpwDt_Tjxxca13E-w 提取码: pvd2
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