视觉标注与训练平台
案例介绍
对接 YOLO 系列训练流程，支持超参配置、训练日志实时推送、模型评估，可导出 COCO、YOLO 格式数据集与 ONNX 模型文件Ultralytic...。处理大图片渲染卡顿、大量标注数据读写慢、GPU 任务队列阻塞等性能问题，通过接口异步化、数据库索引优化、Redis 缓存热点数据集、分片加载图片等手段优化系统吞吐量。打通标注‑训练‑模型导出业务闭环，支撑目标检测、实例分割等计算机视觉业务迭代
视觉标注与训练平台
案例介绍
负责**视觉标注与训练平台**全栈开发，前端采用 Vue3+Element‑Plus，实现画布标注交互、任务管理、数据集预览、训练实验看板等模块，支持矩形框、多边形、关键点等标注能力，集成 SAM 辅助智能标注；后端基于 SpringBoot，对接 GPU 算力资源，完成数据集导入导出、标注任务分配、权限管控、训练任务调度、实验指标存储、模型版本管理等业务逻辑。
对接 YOLO 系列训练流程，支持超参配置、训练日志实时推送、模型评估，可导出 COCO、YOLO 格式数据集与 ONNX 模型文件Ultralytic...。处理大图片渲染卡顿、大量标注数据读写慢、GPU 任务队列阻塞等性能问题，通过接口异步化、数据库索引优化、Redis 缓存热点数据集、分片加载图片等手段优化系统吞吐量。打通标注‑训练‑模型导出业务闭环，支撑目标检测、实例分割等计算机视觉业务迭代
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