基于 Workflow 的标注、训练、推理一体化平台
项目概述
这是一个创新的开源平台，旨在通过工作流的方式将数据处理、标注、模型训练和推理等全流程有机整合，为计算机视觉（CV）AI应用的开发提供端到端的解决方案。平台不仅提供了直观易用的用户界面，还配备了强大的功能，以满足不同用户的需求。
界面截图
（由于文本形式无法直接展示截图，请想象或参考项目文档中的实际截图）
界面设计简洁明了，采用现代化的UI框架，确保用户能够轻松上手并高效使用平台提供的各项功能。
特性
- 多样化的标注工具
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支持矩形框、多边形等多种标注形式，满足不同场景下的标注需求。 -
快捷键支持，显著提高标注效率。 -
实时预览和编辑功能，确保标注的准确性。 - 工作流驱动
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灵活的工作流编排能力，支持用户根据实际需求自由组合数据处理节点。 -
支持数据采集、标注、训练、推理、后处理等节点的自由组合，形成定制化的工作流程。 -
可配置串行、并行或混合执行模式，以满足不同任务的处理需求。 -
支持节点间的条件判断和数据流转，实现更加智能化的工作流程管理。 - 丰富的节点类型
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数据源节点：支持多种数据获取方式，如本地文件、网络下载等。 -
标注节点：支持多种标注任务类型，满足不同场景下的标注需求。 -
模型节点：支持模型的训练和推理，兼容主流深度学习框架。 -
处理节点：支持结果处理和数据转换，方便用户进行后续的数据分析和应用。 - 可视化的工作流管理
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拖拽式节点编排，用户可以通过简单的拖拽操作创建和编辑工作流程。 -
实时任务状态监控，用户可以随时了解任务的执行情况和进度。 -
节点执行结果可视化，方便用户查看和分析节点的输出结果。 - 一体化解决方案
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全流程数据和模型管理，确保数据的安全性和一致性。 -
支持多种数据格式导入导出，方便用户与其他系统进行数据交换。 -
兼容主流深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，方便用户进行模型的开发和部署。
技术栈
- 前端
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Next.js 13 (App Router)：采用最新的Next.js框架，提供现代化的前端开发体验。 -
TypeScript：增强代码的类型安全性，提高开发效率。 -
Chakra UI：提供丰富的UI组件库，方便快速构建用户界面。 -
React Query：简化数据获取和缓存管理，提高应用性能。 -
Konva.js：用于实现复杂的图形绘制和交互功能。 - 后端
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FastAPI：提供高性能的API服务，支持异步编程和自动文档生成。 -
SQLModel：简化数据库模型的定义和管理。 -
PostgreSQL：作为主要的数据库系统，提供稳定可靠的数据存储服务。 -
Sentry：用于监控和捕捉应用中的错误，提高应用的稳定性和可靠性。
快速开始
- 环境要求
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Node.js 18+：确保前端应用的正常运行。 -
Python 3.9+：支持后端服务的开发和运行。 -
PostgreSQL：作为数据库系统，存储应用数据。 -
Redis：用于缓存和会话管理，提高应用性能。
用户可以根据项目文档中的详细步骤，快速搭建并运行这个一体化平台，开始他们的CV AI应用开发之旅。无论是学术研究还是商业应用，这个平台都能提供强大的支持和便利。