快马AI实战：零代码部署Vision Transformer图像识别系统

最新推荐文章于 2025-12-09 10:48:18 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-09 10:48:18 发布 · 719 阅读 · 28 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

部署运行你感兴趣的模型镜像

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容： 
    开发一个基于Vision Transformer的智能图像分类应用。功能要求：1. 用户上传图片后，系统自动分割为16x16 patches并输入ViT模型；2. 使用预训练的ViT-B/16模型进行图像分类，支持1000类ImageNet类别识别；3. 展示分类结果及置信度，支持多结果排序；4. 提供API接口供其他系统调用；5. 包含响应式前端界面，实时显示处理过程。技术栈：Python+PyTorch，利用HuggingFace的transformers库加载预训练模型，前端使用Vue.js。部署后可通过URL直接访问。
  3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近在研究计算机视觉领域的前沿技术，发现Vision Transformer（ViT）模型在图像分类任务上表现非常出色。作为一个技术爱好者，我决定尝试用InsCode(快马)平台来快速搭建一个基于ViT的智能图像分类应用。整个过程比想象中简单很多，下面分享我的实践心得。

  1. 项目构思与准备 我想做一个能识别日常物品的Web应用，用户上传图片后，系统能自动给出物体类别和置信度。ViT模型正好能满足这个需求，它通过将图像分割成16x16的小块，然后用Transformer结构处理，效果比传统CNN更好。在快马平台创建新项目时，直接选择了Python环境，省去了本地配置的麻烦。

  2. 模型加载与处理流程 使用HuggingFace的transformers库加载预训练的ViT-B/16模型特别方便。这个模型已经在ImageNet数据集上训练过，能识别1000种常见物体类别。关键步骤包括：图片预处理（调整大小、归一化）、分割为patches、模型推理、结果解析。平台内置的代码补全功能帮我快速完成了这些代码。

  3. 前端界面开发 用Vue.js构建的响应式界面很清爽，主要包含上传区域、结果展示区和历史记录。上传图片后会实时显示处理进度，分类结果按置信度排序展示前5个可能类别。平台提供的实时预览功能让我能边写代码边调整UI，效率提高了不少。

  4. API接口设计 为了让其他系统也能调用这个服务，我添加了简单的REST API。接口接收图片文件，返回JSON格式的识别结果。这在快马平台上一键就部署成功了，自动生成了可访问的API地址，测试起来非常方便。

  5. 部署上线体验 最惊喜的是部署环节。传统部署需要折腾服务器、环境配置，但在快马平台点击"部署"按钮就搞定了。系统自动处理了所有依赖项和网络配置，生成的项目URL可以直接分享给朋友测试。示例图片

实际使用感受 - 识别准确率很高，对常见物品的分类效果令人满意 - 处理速度取决于图片大小，一般2-3秒内返回结果 - 手机访问同样流畅，响应式设计适配各种设备

踩过的坑与解决方案 1. 初始加载模型较慢：通过预先加载模型到内存解决 2. 大图片处理超时：添加了前端压缩功能 3. 移动端上传兼容性问题：改用通用文件选择组件

这次实践让我深刻体会到，借助InsCode(快马)平台的AI能力和便捷部署，即使没有专业运维经验，也能快速实现一个可用的AI应用。整个过程几乎没遇到环境配置的麻烦，专注在核心功能开发上，对个人开发者和小团队特别友好。

示例图片

未来打算继续探索的功能： - 增加自定义模型微调 - 开发浏览器插件版本 - 加入多模型对比测试

如果你也对AI应用开发感兴趣，强烈推荐试试这个平台，从想法到上线的路径真的缩短了很多。

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容： 
    开发一个基于Vision Transformer的智能图像分类应用。功能要求：1. 用户上传图片后，系统自动分割为16x16 patches并输入ViT模型；2. 使用预训练的ViT-B/16模型进行图像分类，支持1000类ImageNet类别识别；3. 展示分类结果及置信度，支持多结果排序；4. 提供API接口供其他系统调用；5. 包含响应式前端界面，实时显示处理过程。技术栈：Python+PyTorch，利用HuggingFace的transformers库加载预训练模型，前端使用Vue.js。部署后可通过URL直接访问。
  3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Python3.11

Python3.11

Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言，以其简洁易读的语法而闻名，适用于广泛的应用，包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

猫狗数据集的二分类图像识别项目：基于VIT(vision transformer)
02-08
1、本项目基于VIT(vision transformer)迁移学习的图像分类。 2、模型已训练好，可以直接运行，服务器上使用8个GPU，训练200个epoch，accuracy达到0.995。 3、资源中包含了猫狗二分类数据集。 4、如果想要训练自己...
精选资源
《DeepSeek原理与项目实战：大模型部署、微调与应用开发（752页）》.pdf
05-14
内容概要：《DeepSeek原理与项目实战：大模型部署、微调与应用开发》系统介绍了基于Transformer架构的DeepSeek大模型核心技术及其在实际开发中的应用。全书分为三大部分，共12章。第一部分深入解析了Transformer与...
Vision Transformer实战：从零搭建医疗影像分析系统
CrystalwaveStag的博客
12-01 906
本项目目标是构建一个端到端系统：输入DICOM格式的CT扫描图像，输出带有病灶热力图的可视化结果。最近在研究如何将Vision Transformer（ViT）应用到医疗影像分析领域，特别是肺部CT扫描的病灶检测。通过一个完整的项目实践，我发现从数据处理到模型部署的每个环节都有不少值得记录的细节。这个项目让我深刻体会到，ViT在医疗影像领域的潜力不仅在于准确率提升，更重要的是其注意力机制带来的可解释性优势。更惊喜的是，完成开发后可以直接一键部署成可公开访问的Web应用，无需自己折腾服务器。
15分钟用Vision Transformer构建产品原型
GoldenleafRaven13的博客
12-01 412
为了让模型适应我们的商品分类任务，需要在自己的数据集上微调。收集少量商品图片（每个类别50-100张就够了）用Pillow库统一处理图片尺寸和格式替换模型最后的全连接层，改为自己的类别数只训练最后的分类层，冻结其他参数（节省计算资源）微调过程在Colab上就能完成，用GPU大概30分钟就能得到不错的效果。这次尝试让我发现，借助现有工具和平台，搭建一个可用的AI原型比想象中容易很多。充分利用预训练模型，减少训练成本用FastAPI快速构建轻量级接口选择能简化部署流程的平台。
零代码玩转VIT模型：快马AI平台5分钟搭建智能图像分类器
OnyxPanther23的博客
11-04 900
最近在研究计算机视觉中的Transformer应用，发现基于VIT（Vision Transformer）模型的图像分类效果非常惊艳。搜索"VIT图像分类"模板，比我当初从零开始省力太多。对于需要快速验证想件的计算机视觉项目，这种低代码方式确实能事半功倍。的AI辅助功能，才发现原来可以这么轻松搞定。注意点：平台会智能处理不同格式（JPG/PNG/WebP）特别说明：大模型需要更多显存，平台已自动优化内存管理。3. 部署发布（一键生成可访问的演示链接）展示Top-5结果时附带进度条可视化。
如何用Vit模型提升AI图像识别开发效率
EmeraldWolf23的博客
12-09 647
相比传统的CNN模型，ViT通过自注意力机制能更好地捕捉全局特征，特别适合需要高精度的识别场景。特别是当需要和小伙伴分享项目成果时，部署好的演示链接直接发过去就能体验，协作效率提升明显。上实践这个项目特别方便，不需要配置复杂的环境就能直接运行代码。最棒的是支持一键部署，训练好的模型可以直接生成可访问的API接口，省去了服务器配置的麻烦。ViT是Google在2020年提出的视觉Transformer模型，它将图像分割成小块（patch），然后像处理自然语言一样用Transformer结构处理这些图像块。
Vision Transformer：AI如何革新计算机视觉开发
EmeraldEagle36的博客
12-01 530
在计算机视觉领域，传统的卷积神经网络（CNN）长期占据主导地位，但近年来，Vision Transformer（ViT）的出现彻底改变了这一格局。ViT的核心思想是将图像分割成多个小块（patches），然后将这些小块线性嵌入并输入到标准的Transformer编码器中。平台提供的一键部署功能特别实用，让我能直接看到模型的实际运行效果，无需操心服务器配置等复杂问题。无论是ViT这样的前沿模型，还是开发平台提供的便捷功能，都在降低技术门槛，让更多人能够参与到AI创新中来。在这个项目中，我使用了。
1小时搭建基于Vit模型的商品识别原型系统
GoldenleafLynx28的博客
12-09 612
最近在尝试用AI技术解决零售场景的商品识别问题，发现用Vision Transformer（ViT）模型可以快速搭建一个高精度的原型系统。分享一下我的实现过程，从零开始到可演示的系统只用了不到1小时。他们的环境已经预装了常用深度学习框架，上传代码后点个按钮就能生成可访问的演示链接，特别适合快速验证想法。如果你也想快速尝试AI项目，强烈推荐体验下这种从开发到部署的无缝流程，比传统方式省心太多了。为了快速实现，我选择了Flask作为后端框架，配合简单的HTML前端，整体架构非常轻量。整个过程最惊喜的是用。
零基础入门：用AI工具理解论文中的代码实现
GoldenleafLynx28的博客
12-04 867
作为一名刚开始接触科研的本科生，阅读论文时最头疼的就是理解那些复杂的代码实现。最近我在研究CVPR论文《Vision Transformer for Image Classification》，发现了一个超级好用的方法——通过。Vision Transformer是计算机视觉领域的经典工作，但原始代码库通常包含大量工程优化和复杂结构。从简化实现入手，配合详细注释和可视化，再复杂的算法也能逐步吃透。对于像我这样刚入门的小白，能实时看到每行代码的效果和中间变量，比单纯看论文理解快多了。
Vision Transformer原理与实现解析
BlueTiger92的博客
11-20 813
传统图像处理依赖CNN的局部感受野，而ViT通过将图像分割为固定大小的图像块（如16x16像素），实现了全局注意力机制的建模。实验数据显示，在小规模训练时Hybrid优于纯ViT，但充分训练后ViT反超，说明Transformer在大数据量下的优势。这个设计巧妙地将三维图像数据转换为Transformer所需的二维token序列，同时保持了空间信息的编码能力。Base/Large/Huge三种规模分别对应12/24/32个Encoder层，隐藏层维度768/1024/1280，注意力头数12/16/16。
深入解析Vision Transformer(ViT)架构与实现细节
BloodstoneHawk77的博客
11-14 513
典型输入图像(256x256)会被分割为64个32x32的图像块，每个块通过线性投影变为1024维向量，加上位置编码后形成65x1024的输入矩阵（64个图像块+1个分类标记）。：由于Transformer本身不具备空间位置感知能力，ViT引入了可学习的位置编码，通过实验证明1D位置编码在图像任务中已足够有效，无需复杂的位置编码方案。上，可以快速体验ViT模型的实现效果。：借鉴BERT的[CLS]标记，ViT在输入序列前添加可学习的分类标记，最终用这个标记对应的输出特征进行分类预测。
人工智能基于Vision Transformer的图像分类模型训练：华为云ModelArts平台实践与部署方案设计
10-21
适合人群：具备基本Python编程能力和人工智能基础知识，正在备考HCIP-AI Solution Architect认证或从事AI解决方案设计、大模型训练与部署工作的工程师，尤其是关注昇腾NPU平台和华为AI生态的技术人员。; 使用场景及...
【浏览器扩展开发】基于TensorFlow.js的智能网页数据标注工具设计：毕业设计中的NLP与前端融合应用
12-17
内容概要：文章以“智能网页数据标注工具”为例，深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展，学生能够融合前端开发、自然语言处理（NLP）、本地存储与模型推理等技术，实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构，涵盖Manifest V3配置、内容脚本与Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署与推理流程，并提供了核心代码实现，包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习与边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群：具备前端开发基础、熟悉JavaScript和浏览器机制，有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生，尤其适合将浏览器扩展与人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标：①掌握浏览器扩展开发全流程，理解内容脚本、Service Worker与弹出页的通信机制；②实现在浏览器端运行轻量级AI模型（如NER、情感分析）的技术方案；③构建可用于真实场景的数据标注工具，提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议：建议结合代码实例搭建开发环境，逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理与DOM操作的稳定性，在实践中理解浏览器扩展的安全机制与性能优化策略。
基于Gin+GORM+Casbin+Vue.js的权限管理系统设计与实现(源码+论文)
12-17
基于Gin+GORM+Casbin+Vue.js的权限管理系统是一个采用前后端分离架构的企业级权限管理解决方案，专为软件工程和计算机科学专业的毕业设计项目开发。该系统基于Go语言构建后端服务，结合Vue.js前端框架，实现了完整的权限控制和管理功能，适用于各类需要精细化权限管理的应用场景。 系统后端采用Gin作为Web框架，提供高性能的HTTP服务；使用GORM作为ORM框架，简化数据库操作；集成Casbin实现灵活的权限控制模型。前端基于vue-element-admin模板开发，提供现代化的用户界面和交互体验。系统采用分层架构和模块化设计，确保代码的可维护性和可扩展性。 主要功能包括用户管理、角色管理、权限管理、菜单管理、操作日志等核心模块。用户管理模块支持用户信息的增删改查和状态管理；角色管理模块允许定义不同角色并分配相应权限；权限管理模块基于Casbin实现细粒度的访问控制；菜单管理模块动态生成前端导航菜单；操作日志模块记录系统关键操作，便于审计和追踪。 技术栈方面，后端使用Go语言开发，结合Gin、GORM、Casbin等成熟框架；前端使用Vue.js、Element UI等现代前端技术；数据库支持MySQL、PostgreSQL等主流关系型数据库；采用RESTful API设计规范，确保前后端通信的标准化。系统还应用了单例模式、工厂模式、依赖注入等设计模式，提升代码质量和可测试性。 该权限管理系统适用于企业管理系统、内部办公平台、多租户SaaS应用等需要复杂权限控制的场景。作为毕业设计项目，它提供了完整的源码和论文文档，帮助学生深入理解前后端分离架构、权限控制原理、现代Web开发技术等关键知识点。系统设计规范，代码结构清晰，注释完整，非常适合作为计算机相关专业的毕业设计参考或实际项目开发的基础框架。 资源包含完整的系统源码、数据库设计文档、部署说明和毕
【上海房数据】爬虫 + 可视化分析 落地即用爆款！.zip
12-17
【上海房数据】爬虫 + 可视化分析 落地即用爆款！.zip
（Mathcad+Simulink仿真）基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计
12-17
（Mathcad+Simulink仿真）基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计内容概要：本文介绍了基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计方法，结合Mathcad与Simulink仿真工具，对LLC谐振变换器进行建模与动态特性分析。通过扩展描述函数法提取系统在不同工作条件下的小信号模型，进而实现精确的频域分析与控制器设计，提升变换器在宽输入电压和负载变化范围内的稳定性与动态响应性能。文中详细阐述了建模思路、数学推导过程及仿真验证步骤，展示了理论分析与工程实践的有效结合。; 适合人群：具备电力电子、自动控制基础知识，熟悉Matlab/Simulink和Mathcad工具，从事开关电源、DC-DC变换器或新能源系统研发的工程师及研究生。; 使用场景及目标：①掌握LLC谐振变换器的小信号建模方法；②理解扩展描述函数法在非线性系统线性化中的应用；③实现高精度控制器设计并完成仿真验证；④支撑科研复现、课程设计或实际工程项目开发； 阅读建议：建议读者结合文档中的Mathcad计算文件与Simulink模型同步操作，重点理解扩展描述函数法的核心思想与实现步骤，注意参数敏感性分析与仿真结果对比，以深化对LLC小信号特性的理解。
微信客服系统实战，容联云发送短信实战 （代码实战）
最新发布
12-17
微信客服系统实战，容联云发送短信实战。
SAP LSMW录屏批量导入SOP
12-17
内容概要：本文详细介绍了如何使用SAP系统的LSMW（Legacy System Migration Workbench）工具进行数据迁移与批量初始化操作，重点演示了通过录屏方式（Batch Input Recording）实现用户密码批量导入的全过程。文档从创建项目、子项目到对象的树状结构配置入手，逐步讲解定义对象属性、源结构、源字段、字段映射与转换规则、文件指定与分配、数据读取与转换、创建批输入会话及执行后台任务等15个步骤，并结合实际案例展示了操作流程及常见错误处理方法，如用户不存在导致的失败及其后续修正。整个过程强调数据格式规范、字段匹配准确性以及日志分析的重要性。; 适合人群：熟悉SAP基本操作，具备一定系统配置经验的ABAP开发人员或SAP Basis运维人员，尤其是需要进行数据迁移或批量数据处理的技术支持人员； 使用场景及目标：①用于企业系统升级、数据迁移或初始化阶段的大规模用户管理数据导入；②掌握LSMW工具在批量维护用户密码等业务场景中的应用流程与关键技术点，提升自动化处理能力； 阅读建议：此资源以实操为导向，建议读者结合SAP测试系统同步演练每一步操作，重点关注录屏设置、字段映射、文件格式分隔符选择及日志排查技巧，确保理解每个步骤的作用与潜在风险。
hadoop安装程序以及命令行运行数据集案例
12-17
hadoop安装程序以及命令行运行数据集案例
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

JetRaven12

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值