[ad_1]
Bài viết này sẽ giải thích cách chạy suy luận trên mô hình phát hiện đối tượng YOLOv8 bằng docker và cách tạo REST API để điều phối quá trình suy luận. Để đạt được mục đích này, bài viết này được chia thành ba phần: cách chạy suy luận YOLOv8, cách triển khai API và cách chạy cả hai trong vùng chứa Docker.
Trong bài viết, việc triển khai mã của tất cả các khái niệm và thành phần cần thiết cho dự án sẽ được hiển thị. Mã đầy đủ cũng có thể được tìm thấy trong kho lưu trữ GitHub của tôi.
Để đi sâu hơn vào mã và cấu trúc của nó, và để có thể chạy suy luận thông qua REST API với Docker dễ dàng chỉ bằng một vài lệnh, Tệp README trong kho lưu trữ giải thích chi tiết các bước cần thực hiện, cách lấy tài liệu API và cấu trúc của dự án.
YOLO ra đời để giải quyết khó khăn trong việc cân bằng thời gian đào tạo và độ chính xác, cũng như đạt được khả năng phát hiện đối tượng bằng cách kết hợp định vị và phân loại đối tượng trong một bước thay vì riêng biệt, đây là những vấn đề mà các mô hình/kiến trúc phổ biến nhất tại thời điểm đó gặp phải (1). Vì bài viết này không…
[ad_2]
Source link