[更新]基于 LAYA 本地开源决策模型，更新决策模型训练工作台

[更新]基于 LAYA 本地开源决策模型，更新决策模型训练工作台

新功能：新增决策模型训练和目标检测训练

用途：水果采摘、杂草灭除、害虫监测、钢管质检、纺织物质检

决策模型训练（「开源版 JEV 」）：用任意 Hugging Face 编码器新建一个 Laya 格式的决策模型，或者在官方 Laya 权重上微调；用自己的数据训练、评估，然后设为默认模型。训练出来的模型由本项目自己的服务端提供，接口仍然是 /v1/systemone ，文本判定页、视觉检测的 pipeline 、第三方程序都可以直接用。4 GB 显存的显卡就能训练小模型，没有显卡也能用 CPU 训练。

目标检测训练：在原有「分割 + 小分类器」之外，用 torchvision 训练能在一张图里框出每个目标的检测模型（ SSDLite / Faster R-CNN ），并作为检测方案 pipeline 里的一步使用。

项目地址： https://github.com/uu889/laya-opencv