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zhude/yolo_detect

By zhude

•Updated almost 3 years ago

实现红外图像的目标识别

Image
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338

zhude/yolo_detect repository overview

⁠使用方法

  1. 在linux控制台（shell）中输入以下命令以拉去镜像,Tag是容器的标签：
docker pull zhude/yolo_detect:Tag
  1. 等待镜像下载完毕后输入以下命令确认镜像已存在并查看镜像ID：
docker images
  1. 输入以下命令创建容器，对于0.2及0.2.1版本，接口此时已在运行，因为创建容器时附上了启动接口的指令，0.2.1和0.2的不同是可以接收postman发送的参数并且将容器中的工程项目迁移出workspace，因为在workspace中可能会导致读取模型失败：
0.2：
docker run -p 8008:8008 -d zhude/yolo_detect:0.2 python workspace/main.py
0.2.1及0.2.2：
docker run -p 8008:8008 -d zhude/yolo_detect:tag python main.py
0.1，latest：
docker run -p 8008:8008 -it zhude/yolo_detect:tag /bin/bash

0.2.4版本的镜像创建容器方法:

docker run -p [your_port]:8008 -d --gpus [gpu_list] --name [your_container_name] zhude/yolo_detect0.2.4

容器创建时会自动启动服务，无需额外执行python main.py，该容器仅暴露8008端口

对于0.2版本，通过以下指令查看接口运行状态，显示为up则运行成功

docker ps -a
  1. (0.1.latest)使用上述命令创建容器后进入容器，需要激活环境并运行程序才能启动接口：
conda activate yolov7

cd workspace
python main.py

没有报错则运行成功，此时接口已在运行，由于main.py没有返回，此时可直接关闭终端退出

  1. 为确保容器运行正常请按规范格式入参：

0.1入参示例：


{ 
"fileName":"aaaa.jpg", 
"img_url" : "https://i.328888.xyz/img/2022/12/03/ViDgo.jpeg", 
"contentType":"image/jpeg", 
"nms":"0.6", 
"score":"0.3", 
"modelTpyes":" 01,02" 
}

0.2以及latest入参示例：

 {
”fileName“: ”infrate_0901_37.jpg“ ,
 “url”: ”https://i.328888.xyz/img/2022/12/03/ViDgo.jpeg“ ,
 ”isSaveResult”: “true” ,
 “contentType“: "image/jpeg" ,
"nms":"0.6", 
"score":"0.3", 
 “modelTpyes”: ""
  }
  1. 在入参正确的情况下出参应为：

0.1出参示例：

{ 
"code" : "200", 
"msg":"success, 
"data":[ 
               { 
                    "filename": "aaa.jpg", 
                    "name": "jueyuanhuan", 
                    "score": "0.9", 
                    "xmin": "100", 
                    "ymin": "100", 
                    "xmax": "100", 
                    "ymax": "100" 
               } 
              { 
                   "filename": "aaa.jpg", 
                   "name": "pingbihuan", 
                   "score": "0.8", 
                   "xmin": "200", 
                   "ymin": "200", 
                   "xmax": "200", 
                   "ymax": "200" 
                } 
        ] 
}

0.2以及latest出参示例：

{ 
"code" :"200", 
"msg":"success", 
"resimgurl":"https://beta.glilmu.com/i/2022/12/03/resjpg/aaa.jpg", 
"resxmlurl":"https://beta.glilmu.com/i/2022/12/03/resxml/aaa.xml", 
"data":[
                {
                          "filename":"aaa.jpg", 
                          "name":"jueyuanhuan", 
                          "score":"0.9",
                          "xmin":"100",
                          "ymin":"100", 
                          "xmax":"100", 
                          "ymax":"100" 
                } 
               { 
                           "filename": "aaa.jpg", 
                            "name": "pingbihuan", 
                            "score": "0.8", 
                            "xmin": "200", 
                           "ymin": "200", 
                            "xmax": "200", 
                            "ymax": "200" 
              } 
       ] 
}
  1. 版本区别：
0.1是第一个版本，latest是提供了保存图片和xml文件的功能，但是默认不保存，修改程序后可保存。0.1和latest版本需要进入容器内部启动接口，0.2不需要进入，run的时候可接命令直接运行接口，0.2.1相较于0.2将接口移至主文件夹，避免权重文件读取失败，0.2.2相较于0.2.1加入了日志。

Tag summary

Content type

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Digest

sha256:78a4e5338…

Size

1.6 GB

Last updated

almost 4 years ago

docker pull zhude/yolo_detect