打造全场景、跨领域、多模态的AI工作流 | 开源图像标注工具 X-AnyLabeling v2.4.0 正式发布！
X-AnyLabeling是一款强大的辅助标注工具，集成了AI推理引擎和丰富功能，为图像数据工程师提供一站式解决方案。它支持图像和视频文件的自动标注，提供了包括矩形框、多边形在内的七种标注样式，适应多样化的训练场景需求。X-AnyLabeling内置了多种SOTA级AI模型，如YOLO、SAM系列等，并支持GPU加速和多种数据集格式的导入导出，确保高效的数据处理。此外，它还具备良好的跨平台兼容性，可在多种操作系统上运行，并提供详尽的帮助文档和社区支持，帮助用户轻松上手并解决使用过程中遇到的问题。
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AI计算机视觉笔记三：WEB端部署YOLOv5
本文档介绍了如何将YOLOv5目标检测模型部署到Web端的方法，包括基于Flask和Streamlit两种实现方案。首先创建Python虚拟环境并安装必要的依赖库。接着详细展示了Flask方案下的前端HTML页面与后端Python逻辑代码，该方案利用Flask框架搭建服务器，处理实时视频流，并显示检测结果。随后介绍了Streamlit方案，该方案更简洁直观，适合快速开发交互式的机器学习应用。通过`streamlit run`命令即可启动应用，支持图像、视频及实时摄像头的目标检测演示。两种部署方式各有优势，Flask灵活性高，适用于复杂项目；而Streamlit则易于上手，便于快速原型设计。
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