沃野布吉岛

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