【源码】基于 Flask 和 UNet 架构的在线显著性检测演示系统

项目简介

本项目是一个在线的显著性检测演示系统，后端框架采用 Flask，核心算法运用 U-Net 网络进行图像显著性检测。用户能够通过网页上传图片并开展在线推理，获取图像中显著对象的检测结果。借助 PyTorch 的强大计算能力，后端可高效处理图像数据。系统架构轻巧，易于部署，还支持动态内容更新。

项目的主要特性和功能

1. 基于 Flask 构建轻量级 Web 应用，便于部署与扩展。
2. 利用 U-Net 网络开展图像显著性检测，支持多种类型的图像分析任务。
3. 通过 Ajax 实现异步通信，减少页面刷新，提升用户体验。
4. 提供用户上传图片的功能，支持图片预处理和后处理操作。
5. 可保存和处理模型预测结果，并通过页面展示结果。
6. 项目代码简洁清晰，具备良好的可读性和可维护性。

安装使用步骤

1. 复制或下载项目代码至本地环境。
2. 确保已安装 Python 3.7+ 和必要的库，如 Flask、Pillow 等，可通过 pip 安装所有依赖项。
3. 配置项目的环境变量和数据库连接（如有需要）。
4. 运行 Flask 应用，可通过命令行启动或者配置为后台服务。
5. 访问提供的网址或本地服务器地址，进入 Web 界面。
6. 上传图片进行显著性检测，查看结果并可能进行其他交互操作。

注意事项

• 由于服务器性能限制，可能存在内存溢出风险，特别是在并发请求较多的情况下。建议优化服务器配置或在硬件资源充足的环境中进行部署。
• 本项目的运行环境已固定在某些特定版本中，如果遇到兼容性问题，请检查相关依赖库的版本兼容性。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】