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visionartificial

Proyecto Final

https://github.com/verissimus11/visionartificial

Science Score: 44.0%

This score indicates how likely this project is to be science-related based on various indicators:

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    DOI references
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    Academic publication links
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    Academic email domains
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    Institutional organization owner
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  • ○
    Scientific vocabulary similarity
    Low similarity (2.3%) to scientific vocabulary
Last synced: 10 months ago · JSON representation ·

Repository

Proyecto Final

Basic Info
  • Host: GitHub
  • Owner: verissimus11
  • License: agpl-3.0
  • Language: Python
  • Default Branch: main
  • Size: 1.46 MB
Statistics
  • Stars: 0
  • Watchers: 1
  • Forks: 0
  • Open Issues: 0
  • Releases: 0
Created over 1 year ago · Last pushed over 1 year ago
Metadata Files
Readme Contributing License Citation

README.md

Detección de Objetos en Video con YOLOv5 usando Docker

Este proyecto utiliza YOLOv5 para detectar objetos en videos, con un contenedor Docker para facilitar su ejecución.

Requisitos

  • Tener instalado Docker en tu sistema.

Instalación de Docker

En Windows:

  1. Descarga e instala Docker Desktop desde https://www.docker.com/products/docker-desktop.
  2. Durante la instalación, asegúrate de habilitar la integración con WSL 2 (Windows Subsystem for Linux).
  3. Reinicia tu sistema si es necesario.
  4. Abre Docker Desktop y verifica que Docker esté en ejecución.

En macOS:

  1. Descarga Docker Desktop desde https://www.docker.com/products/docker-desktop.
  2. Instala Docker Desktop como cualquier otra aplicación de macOS.
  3. Abre Docker Desktop y verifica que Docker esté en ejecución.

En Linux:

  1. Abre un terminal y ejecuta los siguientes comandos: ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install docker.io

Abrir el CMD en la Carpeta del Proyecto

Para levantar el contenedor, es necesario abrir el terminal (CMD) en la carpeta donde está ubicado el proyecto. Sigue estos pasos:

  1. Navega a la carpeta del proyecto en el Explorador de Archivos de Windows.
  2. Busca la barra de dirección en la parte superior de la ventana.

  3. Escribe cmd en la barra de dirección y presiona Enter.

    • Esto abrirá el terminal (CMD) directamente en la carpeta actual. Inline-style:
      Abrir CMD

  4. Una vez abierto el terminal, puedes ejecutar el siguiente comando: ```bash docker-compose up -d

Después de ejecutar este comando: Para abrir Jupyter es de la siguiente manera.

  • Se abrirá el CMD de Docker.
  • En este CMD, aparecerá un enlace como el que se muestra en la imagen a continuación. Haz clic en ese enlace para continuar.

Abrir Juputer

  1. Agradecerle al Dios gracias ### Lis Gracias!!

Owner

  • Login: verissimus11
  • Kind: user

Citation (CITATION.cff) 

cff-version: 1.2.0
preferred-citation:
  type: software
  message: If you use YOLOv5, please cite it as below.
  authors:
  - family-names: Jocher
    given-names: Glenn
    orcid: "https://orcid.org/0000-0001-5950-6979"
  title: "YOLOv5 by Ultralytics"
  version: 7.0
  doi: 10.5281/zenodo.3908559
  date-released: 2020-5-29
  license: AGPL-3.0
  url: "https://github.com/ultralytics/yolov5"

GitHub Events

Total
  • Push event: 5
  • Create event: 2
Last Year
  • Push event: 5
  • Create event: 2

Dependencies

docker-compose.yml docker
  • verissimus11/proyectovision v1.0
utils/docker/Dockerfile docker
  • pytorch/pytorch 2.0.0-cuda11.7-cudnn8-runtime build
utils/google_app_engine/Dockerfile docker
  • gcr.io/google-appengine/python latest build
pyproject.toml pypi
  • matplotlib >=3.3.0
  • numpy >=1.22.2
  • opencv-python >=4.6.0
  • pandas >=1.1.4
  • pillow >=7.1.2
  • psutil *
  • py-cpuinfo *
  • pyyaml >=5.3.1
  • requests >=2.23.0
  • scipy >=1.4.1
  • seaborn >=0.11.0
  • thop >=0.1.1
  • torch >=1.8.0
  • torchvision >=0.9.0
  • tqdm >=4.64.0
  • ultralytics >=8.1.47
requirements.txt pypi
  • PyYAML >=5.3.1
  • gitpython >=3.1.30
  • matplotlib >=3.3
  • numpy >=1.23.5
  • opencv-python >=4.1.1
  • pandas >=1.1.4
  • pillow >=10.3.0
  • psutil *
  • requests >=2.32.2
  • scipy >=1.4.1
  • seaborn >=0.11.0
  • setuptools >=70.0.0
  • thop >=0.1.1
  • torchvision >=0.9.0
  • tqdm >=4.66.3
utils/google_app_engine/additional_requirements.txt pypi
  • Flask ==2.3.2
  • gunicorn ==22.0.0
  • pip ==23.3
  • werkzeug >=3.0.1
  • zipp >=3.19.1