未来发展 建筑学 一般流程 视频输出 坑洼部署 坑洼探测系统的部署环境 Sagemaker部署说明 将定制的机器学习包部署到sagemaker。 有很多活动部件。 让我们通过标准的工作流程。 Docker镜像 关键组件是使您的设置能够正确使用docker进行编译。 安装Docker并使用docker run hello-world测试hello world示例，您应该看到“来自Docker的Hello ！！此消息表明您的安装似乎正常工作”。 运行以下标准命令以在本地验证设置： Docker build -t trial1 . 它将构建环境并下载大型模型 Docker run -p 80:8080 trial1 serve . 这将在本地启动docker容器。 运行[serve]程序/命令，该命令将启动wsgi和predictor.py Flask处理程序。 •注意：如果收到错误“

公路坑洞图像分类检测数据集，数据被分成测试集和训练集。训练集包含4026张图像，测试集包含1650张图像。 公路坑洞图像分类检测数据集，数据被分成测试集和训练集。训练集包含4026张图像，测试集包含1650张图像。

665张坑洞数据

深度学习——坑洞数据集 665张坑洞数据，只有一类标签，名为potholey ychdata 2枚 CC0目标检测