本平台主要功能是训练深度学习的缺陷检测算法模型，目前支持目标定位算法，图像分割算法以及图像分类算法。主要分为数据管理、工程管理、模型测试、任务管理和资源管理5个部分。
●数据管理：可以上传labelme标注完的数据，删除数据，查看数据基本信息，如图片数量和每个类别标注框的数量
●工程管理：上传完数据之后需要创建工程训练，工程管理模块可以创建训练工程，修改创建工程，删除创建工程，训练工程，模型转换，模型下载等
●模型测试：选择训练完的工程，并上传图片测试训练好的模型效果
●任务管理：查看正在训练的工程或者训练完成的工程的训练状态
●GPU资源管理：查看GPU的状态
智能硬件
基于 streamlit 框架和 yolov8 算法，搭建了支持图像分类，分割，目标检测等算法的 web 训练平台，支持用户数据隔离，数据上传，数据增强，参数调整，模型训练，测试，转换，加密， 训练任务排队，训练指标展示，训练完成通知等功能，降低 AI 算法门槛，方便在外调试人员快速验证。 基于 Tensorrt 框架，将视觉检测算法，封装成 DLL 提供给 QT 开发人员