После написания кода CVTron и CV в течение некоторого времени, поскольку я часто сталкиваюсь с некоторыми классическими проблемами обнаружения целей, я не могу не думать о том, можно ли загрузить, установить или даже запустить службу HTTP одним щелчком мыши через управление пакетами. это красиво? Во время разработки CVTron мы также столкнулись с необходимостью предоставлять пользователям файлы обученных моделей, но пользователи говорили, что даже с файлами моделей потребуются некоторые усилия для построения сервисов и так далее. Из интереса и требований практических задач мы больше недели работали над набором управления пакетами для компьютерного зрения. Также разработан шерстяной вариант логотипа.
Чтобы проверить результаты, сегодня мы попытаемся посмотреть, сможем ли мы использовать эту систему для создания службы обнаружения лиц и распознавания ключевых точек в течение пяти минут. Конечно, должно быть ясно, что эта статья не будет включать в себя знания конкретных алгоритмов обнаружения лиц/распознавания ключевых точек. (Еще один момент, который нелегко сказать, это то, что копирование кода может быть лучше для создания такого сервиса: dog head.jpeg)
- Установите cvpm.
Для CVPM требуется Python 3 и соответствующий pip.Перед продолжением убедитесь, что Python 3 установлен.
CLI-часть CVPM написана на Go, и ее можно установить, просто загрузив двоичный файл. перейти кReleaseСкачайте бинарники для соответствующей платформы. В этой статье мы используем Ubuntu 18.04 (x64) в качестве примера.
wget https://github.com/unarxiv/CVPM/releases/download/v0.0.2/cvpm_0.0.2_Linux_x86_64.tar.gz
tar zxvf cvpm_0.0.2_Linux_x86_64.tar.gz
sudo mv cvpm /usr/bin/ # 放到/usr/bin中方便使用
cvpm config # 按照说明输入python和pip对应路径即可
2. Установите зависимости демона и Python.
Хотя это звучит громоздко, на самом деле его очень легко установить с загруженным ранее cli.
sudo cvpm daemon install # 请使用管理员权限
cvpm install cvpm:test # 从test-pypi安装cvpm的python包, 只因我还没有上传到正式的Pypi上
3. Установите пакет распознавания лиц
После последних двух шагов продолжить очень просто. мы можемModel HubНайдите связанные библиотеки на .
В левой части страницы мы можем найти соответствующие инструкции по установке:
cvpm install https://github.com/cvmodel/Face_Utility
Этот шаг может занять относительно много времени, потому что некоторые библиотеки Python необходимо скомпилировать (dlib) во время выполнения. После установки это будет выглядеть так:
4. Запустите соответствующий Солвер
Когда нам нужно запустить службу обнаружения, мы можем ввести
cvpm repo run cvmodel/Face_Utility/Face_Detection
Таким образом, cvpm автоматически загрузит предварительно обученную модель и откроет службу HTTP на порту 8080.
5. Тест
На Model Hub мы видели соответствующий тестовый код.
curl -X POST -F number_of_times_to_upsample=1 -F delete_after_process=true -F mode=CNN -F file=@lena.png 127.0.0.1:8080/infer
Таким образом создается очень простой сервис распознавания лиц. В репозитории также есть код и предобучающая модель ключевых точек лица, можете попробовать.