tominagalab/inference repository overview

⁠tominagalab/inference

⁠漂着ゴミ検出ウェブアプリ用Dockerイメージ.

⁠Tags and description.

⁠Demo (Test)

python demo/image_demo.py demo/sample_bottle.png configs/mask_rcnn/maskrcnn_r50_fpn_1x_HayashiLab_20220408_taco.py checkpoints/mask_rcnn/maskrcnn_r50_fpn_1x_HayashiLab_20220408_epoch_5000.pth --out-file output file path --device cpu

output file path には出力先のディレクトリおよび画像ファイル名（result.jpg）をフルパスで入れます．

⁠How to use

1. 本イメージをベースイメージとして，チェックポイントファイル，コンフィグファイル，AWS Lambdaが実行するpythonファイルをコンテナ内用意します．
2. 出来上がったコンテナからイメージを作成し，AWS ECRに作成ずみのコンテナリポジトリへプッシュします．
3. AWS Lambdaで関数を作成および，エントリポイント設定，実行コマンド設定等を行います．

Dockerfileのサンプルを示します．

FROM tominagalab/inference:latest
COPY checkpoints/{model}/{checkpoint file} /mmdetection/checkpoints/{model}/{checkpoint file}
COPY configs/{model}/{config file} /mmdetection/configs/{model}/{config file}

{model}の文字列，{checkpoint file}，{config file}の文字列については適切に設定してください．
これに加えて，以下に示すようにAWS Lambdaで実行するpythonファイルを含むappディレクトリをコンテナ内に配置する必要があります．

COPY app /home/app

⁠注意

⁠本イメージの派生先は tominagalab/lambda_inference とします．