YOLO_Online 将深度学习最火的目标检测做成在线服务实战经验分享

YOLO_Online 将深度学习最火的目标检测做成在线服务

第一次接触 YOLO 这个目标检测项目的时候，我就在想，怎么样能够封装一下让普通人也能够体验深度学习最火的目标检测项目，不需要关注技术细节，不需要装很多软件。只需要网页就能体验呢。

在踩了很多坑之后，终于实现了。

效果：

1.上传文件

2.选择了一张很多狗的图片

3.YOLO 一下

技术实现

web 用了 Django 来做界面，就是上传文件，保存文件这个功能。
YOLO 的实现用的是 keras-yolo3，直接导入yolo 官方的权重即可。
YOLO 和 web 的交互最后使用的是 socket。
坑1：

Django 中 Keras 初始化会有 bug，原计划是直接在 Django 里面用 keras，后来发现坑实在是太深了。

最后 Django 是负责拿文件，然后用 socket 把文件名传给 yolo。

坑2：

说好的在线服务，为什么没有上线呢？买了腾讯云 1 CPU 2 G 内存，部署的时候发现 keras 根本起不来，直接被 Killed 。

解决，并没有解决，因为买不起更好地服务器了，只好本地运行然后截图了。

坑3：

YOLO 的识别是需要一定的时间的，做成 web 的服务，上传完文件之后，并不能马上识别出来，有一定的延迟。