本文档用于指导大家在GPU环境下完成MindSpore YOLOv3-DarkNet53动物物种检测实践。
注意： 该教程的代码是基于
v1.2.0及以上版本的MindSpore (https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/r1.2/) 运行的。
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Python库
pip install opencv-python flask easydict flask_cors pillow pandas -
MindSpore (v1.2.0)
为方便快速上手实践，可直接使用MindSpore GPU容器部署环境。使用MindSpore的安装教程请移步至 MindSpore安装页面.
该项目代码用于部署推理可视化项目，其中pages目录存放前端页面，可在web界面执行单张物种检测任务
在web界面上传待推理图片
事先将yolov3预训练模型置于指定目录下（如：./ckpt_path）
可安装nginx进行部署
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python server.py
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该项目代码用于执行物种批量检测任务
事先将推理任务所需的数据集置于指定文件夹（如：/dataset/eval_data）的images目录下
事先将yolov3预训练模型置于指定目录下（如：./ckpt_path）
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python predict_batch.py --data_dir /dataset/eval_data --ignore_threshold 0.1 --pretrained ./ckpt-path/yolov3.ckpt
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