supervisely 的项目扩展与二次开发

1. 项目的基础介绍

Supervisely是一个开源的数据标注和机器学习项目，旨在为研究人员和开发者提供一个功能强大的工具，用于构建和训练计算机视觉模型。该平台提供了一系列工具，从数据收集、标注到模型的训练和部署，都能在Supervisely平台上完成。

2. 项目的核心功能

• 数据标注：支持多种类型的标注任务，如矩形、多边形、关键点等。
• 数据管理：可以轻松管理大量数据集，支持数据集的版本控制。
• 模型训练：集成了深度学习框架，可以训练自定义的机器学习模型。
• 模型评估：提供了工具来评估模型的性能，并优化模型参数。
• API支持：提供了API接口，方便与外部系统集成。

3. 项目使用了哪些框架或库？

Supervisely项目使用了以下框架和库：

• Python：作为主要的编程语言。
• TensorFlow、PyTorch：深度学习模型训练。
• Flask：后端Web框架。
• React：前端用户界面。
• Django：部分后端逻辑。

4. 项目的代码目录及介绍

项目的代码目录结构大致如下：

• supervisely：核心逻辑代码，包括数据管理、标注工具等。
• web：Web界面相关代码，使用React构建。
• app：后端服务代码，使用Flask和Django。
• scripts：一些脚本文件，用于数据预处理、模型训练等。
• tests：单元测试和集成测试代码。
• docs：项目文档。

5. 对项目进行扩展或者二次开发的方向

• 增加标注类型：根据实际需求，扩展更多类型的标注工具。
• 集成新的模型：整合最新的深度学习模型，提升项目性能。
• 优化用户界面：改进Web界面，提升用户体验。
• 扩展API功能：增加API接口，使项目更容易与第三方系统集成。
• 跨平台支持：增加对移动端或桌面端的支持。
• 性能优化：提升数据处理的效率，加快模型训练速度。
• 添加新功能：如自动标注、半自动标注等功能，减轻人工标注的负担。