1.通过pytorch框架搭建Unet算法实现肝胀CT图片的语义分割,通过GPU对模型进行训练; 2.对训练结果使用flask框架进行web封装,前端通过boostrap-input控件采取异步请求的方式将数据上传到后端进行预测并返回结果。 3.将完整的程序部署到腾讯云服务器
主要通过多渠道采集数据,并进行全国火锅文化与门店空间分布统计分析,然后通过多视角可视化大屏的方式展示分析结果,从而形成较为系统的火锅大数据分析。
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