计算机视觉建站，3周从零交付完整系统

　　计算机视觉建站不是搭建一个静态网站，而是将图像识别、目标检测或OCR等能力封装成可访问的服务，并通过简洁界面交付给终端用户。3周从零交付完整系统，关键在于聚焦核心价值、规避过度设计、采用成熟工具链。

　　第一周专注“能跑起来”。不写算法模型，直接调用开源预训练模型：YOLOv8用于通用目标检测，PaddleOCR处理文档识别，Segment Anything Model（SAM）支持交互式分割。所有模型通过ONNX Runtime统一部署，降低环境依赖。前端使用Streamlit快速构建原型界面——上传图片、点击运行、实时显示结果，2小时内即可完成首版可交互Demo。此时不追求美观，只验证数据流是否通畅：图像→推理→结果可视化→用户反馈闭环。

　　第二周聚焦“能用好”。基于真实场景微调模型：若客户需要识别产线上的螺丝缺损，就用200张标注图做轻量微调；若需提取发票字段，则用100张发票截图+LabelImg标注+PaddleOCR微调。后端改用FastAPI替换Streamlit，提供标准REST接口（/upload、/detect、/result），支持多并发与异步任务队列（Celery+Redis）。前端重构成Vue3单页应用，增加拖拽上传、结果导出Excel、检测框编辑等实用功能。所有代码纳入Git管理，Dockerfile打包镜像，Nginx反向代理统一入口。

　　第三周完成“能交付”。编写最小可行文档：3页PDF说明如何上传图片、解读置信度阈值、导出结构化结果；录制2分钟操作视频嵌入系统首页。安全方面仅做必要加固：文件类型白名单校验、上传大小限制、API Key鉴权（非JWT，用简单密钥对）。部署到客户指定的私有服务器或云主机，全程由客户现场验收——不演示技术细节，只演示“上传一张现场照片→3秒内返回带标记的图和CSV表格→点击下载即得数据”。交付物仅包含：可运行容器镜像、基础运维手册、接口文档、源码仓库链接。

　　整个过程回避三个常见陷阱：不用自研模型替代现成方案，不为“高大上”引入Kubernetes，不提前设计未来扩展模块。3周时间分配为：7天验证可行性、7天打磨可用性、7天收尾交付。真正消耗时间的不是算法，而是与客户确认需求细节、反复测试边缘案例（如模糊图像、强反光场景）、修复浏览器兼容问题。当第15天客户用自己手机拍下车间设备并成功识别出异常部件时，系统就已具备真实生产力——这比任何架构图都更接近“交付”的本质。

（编辑：站长网）

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