产品名称：AI视觉算法训练平台

版本号：1.0.0

开发框架：WPF / .NET 8

训练内核：YOLO26

应用类型：Windows 桌面端视觉算法训练平台

发布时间：待定

版本概述

H.App.AIDI 1.0.0 是一款基于 WPF 开发的 AI 视觉算法训练平台，整体交互和功能设计参考工业视觉领域常见 AIDI 软件形态，面向图像标注、数据集管理、模型训练、推理验证、结果评估和模型导出等完整视觉算法开发流程。

该版本以 项目化管理 为核心，以 YOLO26 可视化训练内核 为基础，支持目标检测、图像分割、分类等多种训练方式，适用于工业缺陷检测、目标识别、区域分割、图像分类和视觉算法快速验证等场景。

主要功能

1. YOLO26 可视化训练平台

• 集成 YOLO26 训练内核。

• 支持可视化配置训练参数。

• 支持目标检测、分割、分类等多种训练方向。

• 支持训练、推理、结果导入和评估流程。

• 支持训练数据自动组织为 YOLO 数据集结构。

• 支持训练参数配置，包括：

• 图片尺寸

• 训练轮次

• 批量大小

• 学习率策略

• IoU 阈值

• 置信度阈值

• 数据增强参数

• 损失权重参数

• 最大检测数量

• NMS 相关参数

2. 多训练模块联动

• 支持树形结构组织多个训练模块。

• 支持以项目为单位管理多个算法模块。

• 支持不同模块之间的数据流转和联动训练。

• 支持从前一级模块结果生成后续模块输入。

• 适用于复杂视觉流程，例如：

• 先检测定位，再局部分类

• 先检测目标，再分割缺陷区域

• 先做 ROI 定位，再进行精细检测

• 多级检测、多模型组合训练

3. 目标检测

• 支持矩形框目标标注。

• 支持检测类别管理。

• 支持 YOLO 检测数据集生成。

• 支持检测模型训练。

• 支持检测推理结果导入。

• 支持检测结果框可视化展示。

• 支持根据检测结果生成下一级训练图像区域。

4. 图像分割

• 支持多边形区域标注。

• 支持像素级或区域级目标分割训练。

• 支持复杂缺陷、不规则区域、小目标区域标注。

• 支持分割结果导入和可视化。

• 支持分割标签与检测标签统一管理。

5. 分类训练

• 预留分类训练模块入口。

• 支持面向整图分类、缺陷分类、等级判定等场景扩展。

• 可与检测、分割模块组成多阶段视觉算法流程。

6. 标注功能

• 提供友好的图像标注交互。

• 支持矩形框标注。

• 支持多边形标注。

• 支持 ROI 区域处理。

• 支持排除区域设置。

• 支持标注类别颜色管理。

• 支持训练标注和推理结果区分显示。

• 支持结果标签、人工标签分别管理。

• 支持对图像统一进行 ROI 处理，便于聚焦有效检测区域。

7. 训练、推理与评估

• 支持训练数据准备。

• 支持训练配置管理。

• 支持推理任务执行。

• 支持推理结果回写到项目。

• 支持检测结果、分割结果展示。

• 支持结果评估模块入口。

• 支持训练过程数据和结果数据解析扩展。

• 支持训练后模型验证和效果分析。

8. 模型导出

• 支持导出自定义 .aimodel 文件。

• 支持导出训练模型。

• 支持导出模型配套示例代码。

• 支持面向部署场景的模型文件组织。

• 支持后续扩展 ONNX、推理脚本、配置文件等导出能力。

9. 项目化管理

• 支持新建项目。

• 支持打开项目。

• 支持编辑项目信息。

• 支持保存项目。

• 支持关闭项目。

• 支持最近项目列表。

• 支持项目缩略图首页展示。

• 支持以项目方式统一管理：

• 图像数据

• 标注数据

• 标签类别

• 训练模块

• 模型配置

• 推理结果

• 评估结果

10. 图像数据集管理

• 支持多种方式筛选和管理图像数据集。

• 支持训练数据、测试数据、验证数据分类。

• 支持图像状态管理。

• 支持图像列表展示。

• 支持图像预览。

• 支持按标签、状态、用途等维度组织数据。

• 支持大批量图像数据集管理。

• 支持数据库持久化保存图像和标注信息。

环境与依赖

基础运行环境

• 操作系统：Windows 10 / Windows 11

• 桌面运行时：.NET 8 Desktop Runtime

• UI 框架：WPF

• 数据库：SQLite

• ORM：Entity Framework Core 8

训练环境

• Python 环境

• Ultralytics 环境

• YOLO26 训练依赖

• 推荐使用支持 CUDA 的 NVIDIA GPU

• 支持通过工具菜单查看：

• Python 版本

• Python 包列表

• Ultralytics 文档

• Python / Ultralytics 安装入口

其他功能

• 支持主题切换。

• 支持颜色主题设置。

• 支持启动页。

• 支持应用首选项设置。

• 支持日志查看。

• 支持帮助文档入口。

• 支持新手向导入口。

• 支持版本说明入口。

• 支持反馈、官网、联系方式、隐私协议、关于等辅助功能。

• 支持 SQLite 本地数据存储。

• 支持可扩展模块化架构，便于后续增加更多算法模块。

当前版本规划中的功能

适用场景

H.App.AIDI 1.0.0 适用于以下场景：

• 工业视觉缺陷检测。

• 图像目标检测模型训练。

• 图像分割模型训练。

• 缺陷分类和产品等级分类。

• 多阶段视觉算法流程搭建。

• AI 视觉训练数据标注。

• YOLO 模型训练与快速验证。

• 模型部署前的数据准备和效果评估。

• 视觉算法原型开发和工程化验证。

版本总结

H.App.AIDI 1.0.0 完成了 AI 视觉算法训练平台的核心框架建设，围绕 项目管理、图像数据集管理、可视化标注、YOLO26 训练、推理结果管理、评估和模型导出 构建了完整基础流程。

该版本重点突出工业视觉训练平台的实用性和可扩展性，可作为后续检测、分割、分类、多模块联动训练、模型导出和部署能力持续增强的基础版本。

参考图像