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基于深度学习的实例分割的Web应用

      • 1. 项目简介
        • 1.1 模型部署
        • 1.2 Web应用
      • 2. Web前端开发
      • 3. Web后端开发
      • 4. 总结

1. 项目简介

这是一个基于深度学习的实例分割Web应用的项目介绍。该项目使用PaddlePaddle框架,并以PaddleSeg训练的图像分割模型为例。
在这里插入图片描述

1.1 模型部署
  • 模型训练完成后,需要进行模型的部署。该项目采用一种类似于Paddle Serving的方式,但不使用Paddle Serving,而是选择更加直观简易的方式。
1.2 Web应用
  • 采用基于BS架构的Web应用,具有迭代更新简单快捷、用户使用方便等优点。

2. Web前端开发

  • 使用HTML、CSS和JavaScript实现前端开发,不采用前端开发框架,例如Vue、React、Angular等。包括主页、上传图片页面、预测成功页面、预测失败页面以及预测结果展示页面。

3. Web后端开发

  • 后端采用Flask框架实现。
    • 3.1 安装Flask
    • 3.2 开发Flask工程
    • 3.3 启动Flask应用
    • 3.4 测试图像分割效果
    • 3.5 在AI Studio中测试图像分割效果

4. 总结

  • 项目总结了从零开始,全流程地介绍了如何将基于PaddlePaddle的图像分割模型部署成Web应用。
  • 利用Flask,Paddle模型的应用部署变得简单快捷。
  • 项目偏重于演示,实际工业化实践中需要进行进一步的开发和优化。
http://www.ds6.com.cn/news/71821.html

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