DeepSort
v1.3.2
? Tagueur d'images alimenté par l'IA soutenu par DeepDetect
Parce que parfois, vous avez des dossiers remplis d'images mal nommées, et vous voulez pouvoir comprendre ce qu'il y a sur votre disque dur.
Vous devez installer DeepDetect, le moyen le plus simple consiste à utiliser Docker :
docker pull beniz/deepdetect_cpu
docker run -d -p 8080:8080 beniz/deepdetect_cpu
À l'heure actuelle, la seule installation prise en charge de DeepDetect qui fonctionne avec DeepSort est le conteneur deepdetect_cpu, car il contient le bon chemin pour les modèles resnet-50 et googlenet préinstallés.
Ensuite, téléchargez la dernière version de DeepSort depuis https://github.com/CorentinB/DeepSort/releases
Décompressez votre version, renommez-la DeepSort et rendez-la exécutable avec :
chmod +x DeepSort
DeepSort supporte peu de paramètres différents, vous êtes obligé d'en renseigner deux : --url ou -u qui correspondent à l'URL de votre serveur DeepDetect. --input ou -i qui correspondent à votre dossier local rempli d'images.
Pour plus d'informations, référez-vous à l'assistant :
./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.
