Пример быстрого запуска нейросети для классификации объектов на изображениях.
В системе должен быть установлен docker. Данный пример работает под Linux и
macOS. Для работы нейросети достаточно CPU (GPU не нужен).

Собственно команда для запуска:

   docker run --name segnet --rm -it -v `pwd`/out:/workspace/out aospan/docker-segnet

результат работы будет находиться в каталоге ./out. Вот так выглядят исходные
картинки и картинки после обработки нейросетью:





нейросеть выделила разным цветом объекты относящиеся к разным классам ("стол", "стул" и т.д.)

Для обработки  своих изображений, их необходимо положить в каталог ./in с
именами  img_001.png,  img_002.png и т.д.

Запуск при этом производить командой:

   docker run --name segnet --rm -it -v `pwd`/in:/workspace/in -v `pwd`/out:/workspace/out aospan/docker-segnet


Нейросеть позволяет добиться качественного распознавания образов на
изображении. Применять полученные результаты можно в проектах по безопасности,
в беспилотных передвижных устройствах (авто, дроны и проч.), бытовой технике и т.д.