目标检测训练与智能辅助平台产品系统Vibe Coding

面向需要快速构建目标检测能力的算法团队及企业用户。传统目标检测项目通常需要分别使用数据标注、模型训练、日志查看、结果分析和知识检索等多套工具，存在环境配置复杂、操作流程割裂、训练过程不透明及问题定位效率低等痛点。本项目将目标检测研发流程整合至统一工作台，降低模型开发和使用门槛，可应用于工业缺陷检测、轨道交通巡检、安防监控及其他图像识别场景。

平台围绕目标检测模型开发提供数据标注、训练任务编排、训练状态监控、结果分析和智能问答等功能。用户可以在统一界面中完成图像数据整理与标注、配置模型和训练参数、启动训练任务并查看实时日志；训练完成后，可查看模型指标、检测效果及相关结果，辅助定位漏检、误检等问题。平台还集成目标检测领域知识问答能力，用于解答环境配置、参数选择、训练异常和模型优化等常见问题，并支持本地化部署。（介绍链接：https://liustudio.cloud）

我独立负责项目需求梳理、产品设计、系统架构及核心功能开发。项目以 Python 为主要开发语言，封装目标检测模型的数据处理、训练配置、任务执行和结果解析流程，并将数据标注、训练进程、日志采集、结果分析及智能问答能力进行模块化整合。实现过程中重点解决了不同数据集和训练参数的统一管理、长时间训练任务的状态跟踪、异常日志定位以及训练结果可视化等问题。项目亮点是打通了从数据准备、模型训练到效果分析和问题辅助排查的完整闭环，提高了目标检测项目的开发与迭代效率。