Pothole_Detection: 基于Masked-RCNN的坑洞识别

简介：
本项目提出了一种基于Masked-RCNN的深度学习方法，用于有效检测道路中的坑洞。通过改进模型和大量数据训练，实现了高精度的道路损坏识别。 未来发展中建筑学的视频制作流程可能包括坑洼探测系统的部署。以下是一般性的Sagemaker部署指南：如何将定制化的机器学习包上传至Amazon SageMaker。 该过程包含多个关键步骤，下面会详细介绍一个标准的工作流程： 首先，Docker镜像是整个设置中的核心组件之一，它确保您的环境能够正确地使用docker进行构建和编译。请先安装Docker，并通过运行`docker run hello-world`来测试其是否正常工作。如果一切顺利，“来自 Docker 的 Hello！”的信息将会显示出来。 接下来，在本地验证设置时，请执行以下命令：`Docker build -t trial1 .`，这会创建一个名为trial1的镜像并下载必要的组件；然后使用 `docker run -p 80:8080 trial1 serve` 启动容器。最后运行[serve]程序/命令来启动wsgi和predictor.py Flask处理程序。 注意事项：如果在执行过程中遇到错误，请检查您的Docker环境是否配置正确，并确保所有依赖项都已安装到位。