DeepSort
v1.3.2
? Penanda gambar bertenaga AI yang didukung oleh DeepDetect
Karena terkadang, Anda memiliki folder yang penuh dengan gambar dengan nama yang buruk, dan Anda ingin memahami apa yang ada di hard drive Anda.
Anda perlu menginstal DeepDetect, cara termudah adalah menggunakan buruh pelabuhan:
docker pull beniz/deepdetect_cpu
docker run -d -p 8080:8080 beniz/deepdetect_cpu
Saat ini, satu-satunya instalasi DeepDetect yang didukung dan berfungsi dengan DeepSort adalah kontainer deepdetect_cpu, karena berisi jalur yang baik untuk model resnet-50 dan googlenet yang sudah diinstal sebelumnya.
Kemudian, unduh rilis DeepSort terbaru dari https://github.com/CorentinB/DeepSort/releases
Buka zip rilis Anda, ganti namanya menjadi DeepSort dan buat agar dapat dieksekusi dengan:
chmod +x DeepSort
DeepSort mendukung beberapa parameter berbeda, Anda wajib mengisi dua di antaranya: --url atau -u yang sesuai dengan URL server DeepDetect Anda. --input atau -i yang sesuai dengan folder lokal Anda yang penuh dengan gambar.
Untuk informasi lebih lanjut, rujuk ke pembantu:
./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.
