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关于云计算:三分钟极速体验JAVA版目标检测YOLO4

jiezi

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https://github.com/zq2599/blog_demos

内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，波及 Java、Docker、Kubernetes、DevOPS 等；

本篇概览

  • 检测照片中的物体，用 Java 能够实现吗？
  • 能够，明天咱们用起码的工夫、最简略的操作来体验这个实用的性能，您提交一张一般照片后，会看到下图成果，原照片上的狗子、人、马都被辨认进去，每个辨认框的左上角是类别和置信度，最初，图片左上角还有本次辨认所用工夫：

  • 接下来请随本文一起入手来实现上述成果，整个过程分三步实现：
  • 下载模型和配置文件
  • 运行 docker 容器，这是个 web 服务，咱们用浏览器拜访此服务，提交照片实现检测
  • 验证成果（在浏览器上关上 web 页面，提交图片，期待检测后果）

危险提前告知

  • 为了简化操作，接下来会用到 docker，对应的镜像体积微小，达到了恐怖的 1.57G，建议您为本人的 docker 做好减速配置，能够缩小下载等待时间；
  • 因为 opencv 体积宏大，再加上 javacv 的依赖库也不小，这才导致超大镜像的呈现，还望您多多海涵，题目中的《三分钟》是要去掉镜像的等待时间的，您要是感觉欣宸的题目起得很无耻，我感觉您是对的…

环境信息

  • 本次实战举荐的环境信息如下：
  • 操作系统：Ubuntu 16（MacBook Pro 也能够，版本是 11.2.3，macOS Big Sur）
  • docker：20.10.2 Community
  • 不多说了，立刻入手！

下载模型和配置文件

  • 本次实战所须要的文件有两种下载方式，您二选一即可
  • 第一种是从官网下载，从上面这三个地址别离下下载：
  1. YOLOv4 配置文件: https://raw.githubusercontent…
  2. YOLOv4 权重: https://github.com/AlexeyAB/d…
  3. 分类名称: https://raw.githubusercontent…
  • 第二种是从 csdn 下载（无需积分），上述三个文件我已打包放在此：https://download.csdn.net/dow…
  • 上述两种形式无论哪种，最终都会失去三个文件：yolov4.cfg、yolov4.weights、coco.names，请将它们放在同一目录下，我是放在这里：<font color=”blue”>/home/will/temp/202110/19/model</font>
  • 新建一个目录用来寄存照片，我这里新建的目录是：<font color=”blue”>/home/will/temp/202110/19/images</font>，留神要确保该目录能够读写
  • 最终目录构造如下所示：
/home/will/temp/202110/19/
├── images
└── model
    ├── coco.names
    ├── yolov4.cfg
    └── yolov4.weights

运行 docker 容器

  • 执行以下命令即可实现服务部署 (留神方才提到的两个目录都被映射到容器中了)：
sudo docker run \
--rm \
--name yolodemo \
-p 8080:8080 \
-v /home/will/temp/202110/19/images:/app/images \
-v /home/will/temp/202110/19/model:/app/model \
bolingcavalry/yolodemo:0.0.1
  • 控制台会输入 springboot 的启动信息：
  .   ____          _            __ _ _
 /\\ / ___'_ __ _ _(_)_ __  __ _ \ \ \ \
(()\___ | '_ |'_| | '_ \/ _` | \ \ \ \
 \\/  ___)| |_)| | | | | || (_| |) ) ) )
  '  |____| .__|_| |_|_| |_\__, | / / / /
 =========|_|==============|___/=/_/_/_/
 :: Spring Boot ::                (v2.4.8)

2021-10-19 07:39:20.112  INFO 1 --- [main] c.b.yolodemo.YoloDemoApplication         : Starting YoloDemoApplication using Java 1.8.0_292 on 06e6b68f43ca with PID 1 (/app started by root in /)
2021-10-19 07:39:20.115  INFO 1 --- [main] c.b.yolodemo.YoloDemoApplication         : No active profile set, falling back to default profiles: default
2021-10-19 07:39:20.997  INFO 1 --- [main] o.s.b.w.embedded.tomcat.TomcatWebServer  : Tomcat initialized with port(s): 8080 (http)
2021-10-19 07:39:21.010  INFO 1 --- [main] o.apache.catalina.core.StandardService   : Starting service [Tomcat]
2021-10-19 07:39:21.010  INFO 1 --- [main] org.apache.catalina.core.StandardEngine  : Starting Servlet engine: [Apache Tomcat/9.0.48]
2021-10-19 07:39:21.083  INFO 1 --- [main] o.a.c.c.C.[Tomcat].[localhost].[/]       : Initializing Spring embedded WebApplicationContext
2021-10-19 07:39:21.084  INFO 1 --- [main] w.s.c.ServletWebServerApplicationContext : Root WebApplicationContext: initialization completed in 915 ms
2021-10-19 07:39:21.157 ERROR 1 --- [main] c.b.y.controller.YoloServiceController   : file.encoding is utf-8
2021-10-19 07:39:23.449  INFO 1 --- [main] o.s.b.a.w.s.WelcomePageHandlerMapping    : Adding welcome page template: index
2021-10-19 07:39:23.627  INFO 1 --- [main] o.s.b.w.embedded.tomcat.TomcatWebServer  : Tomcat started on port(s): 8080 (http) with context path ''
2021-10-19 07:39:23.640  INFO 1 --- [main] c.b.yolodemo.YoloDemoApplication         : Started YoloDemoApplication in 3.893 seconds (JVM running for 4.329)
2021-10-19 07:39:49.872  INFO 1 --- [nio-8080-exec-1] o.a.c.c.C.[Tomcat].[localhost].[/]       : Initializing Spring DispatcherServlet 'dispatcherServlet'
2021-10-19 07:39:49.872  INFO 1 --- [nio-8080-exec-1] o.s.web.servlet.DispatcherServlet        : Initializing Servlet 'dispatcherServlet'
2021-10-19 07:39:49.873  INFO 1 --- [nio-8080-exec-1] o.s.web.servlet.DispatcherServlet        : Completed initialization in 1 ms
  • 部署实现，接下来体验服务验证成果

验证成果

  • 浏览器拜访 <font color=”blue”>http://192.168.50.27:8080</font>，这里的 <font color=”red”>192.168.50.27</font> 请改成 docker 宿主机 IP（要敞开防火墙！），可见操作页面如下图（欣宸的前端开发程度渣到令人发指，果然不是空穴来风）：

  • 依照上图红框的提醒，抉择一张照片并点击 <font color=”blue”> 提交 </font> 按钮，短暂期待后展现如下页面：

  • 去看 docker 的控制台，也输入了辨认的日志：
2021-10-19 07:39:57.830   : 文件 [person.jpg], 大小 [113880]
2021-10-19 07:39:59.303   : 一共检测到 3 个指标
2021-10-19 07:39:59.306   : 类别 [person]，置信度 [99.78939%]
2021-10-19 07:39:59.307   : 类别 [dog]，置信度 [99.45358%]
2021-10-19 07:39:59.307   : 类别 [horse]，置信度 [98.37547%]
  • 动物辨认成果挺好：

  • 至此，Java 版指标检测的体验已实现，也就三分钟的事件，咱们足够高效 (下载超大镜像的工夫不能算，不敢算…)
  • 此刻您应该能感触到 Java 在指标辨认畛域的魅力了，聪慧的您当然会有很多疑难，例如：
  • 用了啥技术？（别通知我只用 springboot，不信）
  • 写了啥代码？
  • 运行环境好不好配置？只有 jar 依赖吗？还须要其余操作吗？
  • 有坑么？
  • 其实从题目就能够看出，和 YOLO 无关，java 与 YOLO4，有点小期待了吗？
  • 这些疑难在接下来的文章中会齐全揭秘，而后您也能轻易做出集成了指标辨认的 SpringBoot 利用了，敬请期待，欣宸原创不会辜负您。
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