1. 项目简介

这是一个基于深度学习的实例分割Web应用的项目介绍。该项目使用PaddlePaddle框架，并以PaddleSeg训练的图像分割模型为例。

1.1 模型部署

• 模型训练完成后，需要进行模型的部署。该项目采用一种类似于Paddle Serving的方式，但不使用Paddle Serving，而是选择更加直观简易的方式。

1.2 Web应用

• 采用基于BS架构的Web应用，具有迭代更新简单快捷、用户使用方便等优点。

2. Web前端开发

• 使用HTML、CSS和JavaScript实现前端开发，不采用前端开发框架，例如Vue、React、Angular等。包括主页、上传图片页面、预测成功页面、预测失败页面以及预测结果展示页面。

3. Web后端开发

• 后端采用Flask框架实现。
  • 3.1 安装Flask
  • 3.2 开发Flask工程
  • 3.3 启动Flask应用
  • 3.4 测试图像分割效果
  • 3.5 在AI Studio中测试图像分割效果

4. 总结

• 项目总结了从零开始，全流程地介绍了如何将基于PaddlePaddle的图像分割模型部署成Web应用。
• 利用Flask，Paddle模型的应用部署变得简单快捷。
• 项目偏重于演示，实际工业化实践中需要进行进一步的开发和优化。