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Pothole_Detection:使用Masked-RCNN的坑洞检测
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2021-04-14
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未来发展 建筑学 一般流程 视频输出 坑洼部署 坑洼探测系统的部署环境 Sagemaker部署说明 将定制的机器学习包部署到sagemaker。 有很多活动部件。 让我们通过标准的工作流程。 Docker镜像 关键组件是使您的设置能够正确使用docker进行编译。 安装Docker并使用docker run hello-world测试hello world示例,您应该看到“来自Docker的Hello !!此消息表明您的安装似乎正常工作”。 运行以下标准命令以在本地验证设置: Docker build -t trial1 . 它将构建环境并下载大型模型 Docker run -p 80:8080 trial1 serve . 这将在本地启动docker容器。 运行[serve]程序/命令,该命令将启动wsgi和predictor.py Flask处理程序。 •注意:如果收到错误“
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Pothole_Detection-master.zip (30个子文件)
Pothole_Detection-master
build_and_push.sh 1KB
License.md 1KB
Dockerfile 4KB
lambda_handler.py 3KB
pothole_base
predictor.py 3KB
nginx.conf 687B
pothole
pothole.py 13KB
__init__.py 1B
mrcnn
visualize.py 19KB
utils.py 33KB
__init__.py 1B
model.py 124KB
config.py 9KB
parallel_model.py 7KB
train 3KB
settings.ini 87B
wsgi.py 202B
serve 3KB
video_markup.py 10KB
local_test
ping.sh 96B
input.json 126B
predict.sh 356B
serve_local.sh 92B
test_dir
input
config
hyperparameters.json 3B
data
training
iris.csv 4KB
model
tfidf_vectorizer.pkl 6.2MB
classifier.pkl 828KB
sentiment_analysis_artifacts.tar.gz 2.93MB
output
success 4B
README.md 5KB
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CodeWizardess
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