DeepSort

딥 정렬

? DeepDetect가 지원하는 AI 기반 이미지 태거

왜?

때로는 이름이 잘못된 사진으로 가득 찬 폴더가 있어서 하드 드라이브에 무엇이 있는지 알고 싶을 때가 있기 때문입니다.

전제조건 및 설치

DeepDetect를 설치해야 합니다. 가장 쉬운 방법은 docker를 사용하는 것입니다.

 docker pull beniz/deepdetect_cpu
docker run -d -p 8080:8080 beniz/deepdetect_cpu

현재 DeepSort와 함께 작동하는 DeepDetect의 지원되는 유일한 설치는 deepDetect_cpu 컨테이너입니다. 왜냐하면 이 컨테이너에는 사전 설치된 resnet-50 및 googlenet 모델에 대한 좋은 경로가 포함되어 있기 때문입니다.

그런 다음 https://github.com/CorentinB/DeepSort/releases에서 최신 DeepSort 릴리스를 다운로드하세요.

릴리스의 압축을 풀고 이름을 DeepSort 로 바꾸고 다음을 사용하여 실행 가능하게 만듭니다.

 chmod +x DeepSort

용법

DeepSort는 몇 가지 다른 매개변수를 지원하므로 그 중 DeepDetect 서버의 URL에 해당하는 --url 또는 -u 라는 두 가지 매개변수를 입력해야 합니다. --input 또는 -i 는 이미지로 가득 찬 로컬 폴더에 해당합니다.

자세한 내용은 도우미를 참조하세요.

 ./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.

할 일 목록

• 루프에서 도커 가져오기(각 사용자가 자신의 DeepDetect를 설치함)
• ResNet 50 통합
• 출력 폴더(복사하고 이름을 바꾸지 않음)
• NSFW 태깅(Yahoo open_nsfw)
• XMP 메타데이터 쓰기
• GPU 지원