在了解了图像分类和目标检测的基本概念后，很多同学发现现有的算法模型往往只能识别特定类别的目标，面对全新的目标类别，这些训好的模型往往就无能为力了。本次分享将带领大家从 0 到 1 搭建一个面向现实场景的商品识别系统，旨在帮助初学者快速走通从理论到应用的过程，希望对感兴趣的同学提供一点帮助。

`ImportError: libnvinfer.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory`，是因为没有安装tensorrt。

本文带大家采用 **Ollama** + **Nginx** 实现了**高可用**的大模型应用，并采用**Locust** 进行模拟压力测试。

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本文带领大家从零开始构建一个人脸口罩检测的前后端分离的Flask应用。首先，我们采用PaddleDetection训练得到了人脸口罩检测模型，然后基于 ONNX 完成了模型推理，最后基于Flask框架搭建了一个前后端分离的Web应用，包括如何实现模型推理的后端接口、如何搭建前端界面，以及启动和运行整个服务。

上篇调研了`语音识别和语音合成`解决方案。本篇继续探索`人脸识别`的离线部署方案。

我们已经给开发板装上了：`大脑` + `耳朵` + `嘴巴` + `眼睛`，并实现人脸识别和实时语音对话。

玩转地表最强开源 AI 绘画模型

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