业务和功能介绍
随着工业 4.0 与智能制造的快速发展，目标检测技术在质量检测、安防监控、自动驾驶等领域的需求呈爆发式增长。然而，传统的深度学习模型训练流程存在以下痛点：
技术门槛高: 需要专业的 AI 工程师进行数据标注、模型训练与调参
流程碎片化: 数据管理、训练执行、模型部署分散在不同工具中
资源利用率低: GPU 资源调度缺乏可视化管理，成本难以控制
本项目旨在打造一个低代码、可视化、一站式的目标检测平台，让业务人员也能快速构建和部署AI 检测模型。
#### 1️⃣ 数据集管理模块
- 支持多种标注格式导入（YOLO、COCO、VOC）
- **智能图像预处理**: 自动缩放至 640×640，保持宽高比
- 异步批量处理，支持万级样本数据集
- 数据增强配置：旋转、翻转、色彩抖动等
#### 2️⃣ 模型训练引擎
- 基于 **Ultralytics YOLOv8/v11** 系列模型
- 可视化超参数配置：epochs、batch_size、learning_rate 等
- **实时训练监控**: loss 曲线、mAP 指标、GPU 利用率
- 智能错误诊断：GPU 内存溢出自动提示解决方案
#### 3️⃣ 检测推理服务
- 单图/批量图像检测
- 置信度阈值可调节
- 检测结果可视化与导出
- RESTful API 接口，支持第三方系统集成
技术门槛高: 需要专业的 AI 工程师进行数据标注、模型训练与调参
流程碎片化: 数据管理、训练执行、模型部署分散在不同工具中
资源利用率低: GPU 资源调度缺乏可视化管理，成本难以控制
本项目旨在打造一个低代码、可视化、一站式的目标检测平台，让业务人员也能快速构建和部署AI 检测模型。
#### 1️⃣ 数据集管理模块
- 支持多种标注格式导入（YOLO、COCO、VOC）
- **智能图像预处理**: 自动缩放至 640×640，保持宽高比
- 异步批量处理，支持万级样本数据集
- 数据增强配置：旋转、翻转、色彩抖动等
#### 2️⃣ 模型训练引擎
- 基于 **Ultralytics YOLOv8/v11** 系列模型
- 可视化超参数配置：epochs、batch_size、learning_rate 等
- **实时训练监控**: loss 曲线、mAP 指标、GPU 利用率
- 智能错误诊断：GPU 内存溢出自动提示解决方案
#### 3️⃣ 检测推理服务
- 单图/批量图像检测
- 置信度阈值可调节
- 检测结果可视化与导出
- RESTful API 接口，支持第三方系统集成
项目实现
采用**前后端分离 + 微服务化**架构，确保系统的可扩展性与可维护性：
| 分层 | 技术选型 | 核心职责 |
|:----:|:---------|:---------|
| **前端层** | Vue 3 + Element Plus + Pinia | 用户交互、状态管理、数据可视化 |
| **API 网关层** | FastAPI + Uvicorn | 路由分发、认证鉴权、请求限流、WebSocket 通信 |
| **业务服务层** | Python 微服务 | DatasetService（数据集管理）、TrainingService（训练调度）、DetectionService（推理服务） |
| **AI 引擎层** | Ultralytics YOLO + PyTorch | 模型训练、推理计算、GPU 资源调度 |
| **数据持久层** | SQLite / PostgreSQL + 文件存储 | 结构化数据存储、模型权重与图像文件管理 |
| 分层 | 技术选型 | 核心职责 |
|:----:|:---------|:---------|
| **前端层** | Vue 3 + Element Plus + Pinia | 用户交互、状态管理、数据可视化 |
| **API 网关层** | FastAPI + Uvicorn | 路由分发、认证鉴权、请求限流、WebSocket 通信 |
| **业务服务层** | Python 微服务 | DatasetService（数据集管理）、TrainingService（训练调度）、DetectionService（推理服务） |
| **AI 引擎层** | Ultralytics YOLO + PyTorch | 模型训练、推理计算、GPU 资源调度 |
| **数据持久层** | SQLite / PostgreSQL + 文件存储 | 结构化数据存储、模型权重与图像文件管理 |
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