该项目通过大语言模型实现语音控制机械臂抓取物品,让操作更便捷自然。
基于Qwen2.5-7B大模型,结合LangChain框架开发了一个多模态智能体助手系统。通过FastAPI+Streamlit构建了完整的三层架构,集成了语音交互、文档分析、图像生成等8大功能模块,为用户提供全方位的AI智能服务。
基于 Streamlit 和 Polars 构建的专业数据表处理工具,提供数据合并、清理、验证和导出功能。
基于Flask开发后端、VUE开发前端框架,在WEB端部署YOLOv5目标检测模型 ——作者:Sharpiless ——地址:https://gitee.com/Axellance/Yolov5-Flask-VUE
使用cursor开发福智生公司的生态数据管理系统;技术栈:Flask + Vue3 + MySQL8.0;
Myolotrain是一个可视化管理yolo视觉模型训练的系统,为计算机视觉任务提供了直观的图形界面。该平台集成了在线标注、数据集管理、模型管理、训练管理和目标检测功能,支持windows、linux、docker等多种部署方式,使用户能够轻松地训练和部署 YOLOv8 模型,支持CPU和GPU,使用tensorboard实时查看训练进度,具备数据集自动分割功能。
PPOCRLabel是业界首款适用于OCR领域的半自动化图形标注工具,内置PPOCR模型对数据自动标注和重新识别。使用python3和pyqt5编写,支持矩形框标注和四点标注模式,导出格式可直接用于PPOCR检测和识别模型的训练。
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基于yolov5+deepsort实现的江豚多目标跟踪
这是目标跟踪yolov4_deepsort_torch