将YOLOV4、YOLOv5、YOLOWorld、Ultralytics-YOLOv5、Ultralytics-YOLOv8、GroundingDINO这些常用的目标识别神经网络，通过WEBUI展现在界面上。 开发者可以通过鼠标点击上传模型，上传图片的方式去查看模型效果。 项目后端涉及到python语言，主要使用fastapi作为web框架。 对于模型卸载功能，最新的5.0版本下使用了multiprocessing的方式进行动态加载卸载，可以解决常用的卸载方式下显存无法完全释放的问题。 前端则是由本人进行美工设计，并完成html+css+js的前端开发。

使用python开发的后端，调用ffmpeg及mediamtx组件进行本地视频读取，然后转换成rtsp流进行分发。客户端可以直接使用该rtsp流地址获取到视频流。 网页端可以方便管理各视频文件的播放与停止

综合了多种在线工具 1、绘制多边形：可以上传文件夹，上传文件，然后在图像上绘制点，线，矩形，多边形，圆形；其中多边形的首位做了吸附设计，可以方便绘制。 2、爬虫抓取B站，抖音，微博的视频。 3、词云生成：可以根据文章生成词云，支持用户特殊词汇字典，更换词云的主体颜色，可以上传背景图，也可以上传轮廓图。同时支持批量生成。 4、ffmpeg在线处理：可以上传音频或视频，使用原始的ffmpeg语句进行格式转换，视频压缩等操作，并且鼠标移入会有详细解释。 5、文件分享：上传文件后，立即生成一个链接，支持直接用短链在本页面进行下载，或者使用长链在任意下载器中进行下载 本项目中，本人完成全部前端及后端的开发，包括前端页面的UI设计，逻辑的设计，后端的接口设计，数据结构的设计等。