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1、主程序运行main.py文件
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2、main.py文件中args加载检测配置文件config_det.yaml，为了保证路径没问题，请设置绝对路径
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3、config_det.yaml中配置
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detect_0: # 名称随意，不可重复
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source : rtsp://admin:@192.168.10.18 # scource 设置rtsp流或者图片文件夹
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model: /home/yaxin/xbank/xbank_poc_test/config_phone.yaml # 配置检测的模型配置文件
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4、模型配置文件，config_检测名称.yaml
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# load model file
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model: /home/yaxin/xbank/xbank_poc_test/model_file/yolov5.onnx # 模型的绝对路径
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model_cache: /home/yaxin/xbank/xbank_poc_test/tensort_cache/yolov5.trt # 设置cache，不用更改
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# label and bbox message set
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model_parameter: # 模型检测中需要的参数
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device : gpu # 使用gpu检测
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label_names: ["Keypad","hands","keyboard", "mouse","phone"] # model labels # 检测模型训练时的标签名列表，标签名顺序需要跟训练时候分配数据集时候的顺序一致，不用更改
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compara_label_names: ["hands","phone"] # # 检测到的类别中需要挑选出来的目标
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compara_relevancy: 'overlap' # 'in_bbox' # 是否对挑选出来进行推理的目标进行其标签框之间关系进行推理，如果不需要就设置成FALSE，默认不用更改
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relevancy_para : 0 # 需要的参数
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confidence : 0.2 # 设置检测出来的目标过滤的置信度
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save_path : /home/yaxin/xbank/xbank_poc_test/save_path/hands # 保存检测后的图片的路径，默认不需要更改
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# save_path_original : /home/yaxin/xbank/xbank_poc_test/save_path_original/hands # 检测到的图片的原始图片的路径，不保存使用False
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# test_path : /home/yaxin/xbank/xbank_poc_test/test_save_path/hands # 未检测到目标的图片，不保存设置为False，默认保存
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5、使用本地环境
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conda activate fastdeploy
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修改过配置文件后，运行Python main.py
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