我们将使用 Flask（Python 框架）作为 REST API 的后端，使用 Flutter 作为移动应用程序，使用 Keras 作为图像分类的后端。 我们还将使用 MongoDB 作为我们的数据库，存储有关图像的数据并使用 Keras ResNet50 模型对图像进行分类。

本文演示了如何使用由 Keras 构建的深度学习模型，设置端点以提供预测服务。 它首先介绍了一个使用 Flask 设置 Python 端点的示例，然后展示了在使用 Flask 构建用于预测的 Keras 端点时，需要解决的一些问题。

计算机视觉是计算机查看和识别对象的媒介。 计算机视觉的目标是使计算机能够分析图像和视频中的对象，解决不同的视觉问题。 对象分割为方便分析图像和视频中的对象铺平了道路，对不同领域做出了巨大贡献，例如医学、自动驾驶汽车的视觉以及图像和视频的背景编辑

前文推荐图像理论简述PyTorch 推荐相似图像实现图像推荐 Flask App步骤我已经为这个项目设定并满足了以下要求。该网络应用程序可在互联网上访问。该应用程序有一个带分页的图像库，仅加载页面的相关数据。图库和推荐的数据是从数据库中获取的。推荐是来自可能较大的图像集中的最相似的图像。它们必须立即出现；这意味着相似度计算是离线进行的。图库是反应式的。Flask 应用程序被适当地打包以供将来...

为 PCB 创建图像分类模型并使用 Flask 设计 Web 应用程序。本文，为 PCB（印刷电路板）创建一个图像分类模型，检测有缺陷的 PCB 并将它们分类为好或坏。 为此，我们将创建一个深度学习模型，并尝试获得最佳结果以及每个步骤的适当可视化。 创建工作模型后，我们将使用 Flask 为其创建一个 Web 应用程序。条件Jupyter NotebookPython库 - Tensorfl...

用于执行在线推理的 Docker 容器和 REST API 的快速示例。本文的想法是快速轻松地构建一个 Docker 容器，以使用 Flask 和 Python API 通过训练有素的机器学习模型执行在线推理。当您有时间计算预测时，批量推理非常有用。 假设您需要实时预测。 在这种情况下，批量推理就不太合适了，我们需要在线推理。 如果没有在线预测，许多应用程序将无法工作或不会非常有用，例如自动...