简介
在日常模型的部署中我们有边缘计算盒、交互网页、手机APP、微信小程序等众多部署使用选择。这里我开发了一个通用的目标检测的微信小程序。该小程序拥有一个基于Flask开发的后台API服务提供，前台有微信小程序与用户进行交互。这个微信小程序除了能本地演示，在拥有域名和云服务器的情况下可以快速部署到实际环境中。更有趣的是，基于Flask的后台服务API是通用性的，只要是图像任务，包含图像分类、目标检测、图像分割、风格迁移等视觉项目都可以通过替换加载不同模型替换。不论是经典的Resnet网络还是最新的SOTA模型都可以快速融入到这个微信小程序和后台服务中。
目录
. ├── back # 后端服务API │ ├── Serving_model │ │ └── commodity │ │ └── 1 │ │ └── best.pt │ ├── clear.bat │ ├── config.yaml │ ├── detector.py │ ├── models │ ├── server_wx.py │ ├── static │ └── utils ├── front # 前端微信小程序 │ ├── app.js │ ├── app.json │ ├── app.wxss │ ├── images │ │ └── 3.png │ ├── pages │ │ ├── index │ │ │ ├── index.js │ │ │ ├── index.json │ │ │ ├── index.wxml │ │ │ └── index.wxss │ │ └── logs │ │ ├── logs.js │ │ ├── logs.json │ │ ├── logs.wxml │ │ └── logs.wxss │ ├── project.config.json │ ├── sitemap.json │ └── utils │ └── util.js └── 使用.txt # 使用说明