DeepSort
v1.3.2
? KI-gestützter Bild-Tagger, unterstützt von DeepDetect
Denn manchmal haben Sie Ordner voller Bilder mit falschen Namen und möchten verstehen, was sich auf Ihrer Festplatte befindet.
Sie müssen DeepDetect installiert haben. Der einfachste Weg ist die Verwendung von Docker:
docker pull beniz/deepdetect_cpu
docker run -d -p 8080:8080 beniz/deepdetect_cpu
Derzeit ist die einzige unterstützte Installation von DeepDetect, die mit DeepSort funktioniert, der Container „deepdetect_cpu“, da er den guten Pfad für die vorinstallierten Modelle resnet-50 und googlenet enthält.
Laden Sie dann die neueste DeepSort-Version von https://github.com/CorentinB/DeepSort/releases herunter
Entpacken Sie Ihre Veröffentlichung, benennen Sie sie DeepSort um und machen Sie sie ausführbar mit:
chmod +x DeepSort
DeepSort unterstützt nur wenige verschiedene Parameter. Sie müssen zwei davon ausfüllen: --url oder -u , die der URL Ihres DeepDetect-Servers entsprechen. --input oder -i , die Ihrem lokalen Ordner voller Bilder entsprechen.
Weitere Informationen finden Sie beim Helfer:
./DeepSort --help
[-u|--url] is required
usage: deepsort [-h|--help] -u|--url "<value>" -i|--input "<value>"
[-o|--output "<value>"] [-n|--network (resnet-50|googlenet)]
[-R|--recursive] [-j|--jobs <integer>] [-d|--dry-run]
AI powered image tagger backed by DeepDetect
Arguments:
-h --help Print help information
-u --url URL of your DeepDetect instance (i.e: http://localhost:8080)
-i --input Your input folder.
-o --output Your output folder, if output is set, original files will
not be renamed, but the renamed version will be copied in
the output folder.
-n --network The pre-trained deep neural network you want to use, can be
resnet-50 or googlenet. Default: resnet-50
-R --recursive Process files recursively.
-j --jobs Number of parallel jobs. Default: 1
-d --dry-run Just classify images and return results, do not apply.
