palette项目
palette是一个包含物体检测和分类能力的在线服务工程。前期开发以识别小宠物为目标，提供一个前端界面，从前端可以传图片、或者传视频流进行实时监测，检测图片中或者视频流中是否有小宠物，如果有，给出检测结果，如果是视频流，进行实时跟踪。
工程结构说明
- conf 配置文件
- docker docker镜像工具
- front_end 前端工程
- log 工程日志工具
- models 检测/分类模型工程
- service 将模型加载并启动API服务的serving工程，该目录下又有两个子目录，分别为api_service和model_service，这两块分别是对外提供restful服务接口以及将模型加载至内存进行inference服务的工程。
- tools 通用工具包
详细功能设计
TODO @Luoadore 补充
前端基本功能模块
需求概述
- 【基本需求】用户检测感兴趣图片或者视频中是否包含小动物。若包含，检测出小动物并框出，标明小动物的类别并给出可能性打分。
- 【扩展需求】用户可登陆，可保存结果令其满意的检测结果（为自己的小宠物建相册等）。视频还可做实时宠物状态检测器，快速检测跟踪。
Palette结构图
模块概述
-
小动物图片检测
功能：实现图片中小宠物的检测功能
性能：为用户提供图片检测界面。
输入：一张或者多张图片。
输出：无小宠物，输出原图片及语句提示；有小宠物，输出将原图片中所有可能是小动物的框，框上还有名称及可能性得分。
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小动物视频检测
功能：实现视频流中小宠物的检测功能
性能：为用户提供视频流检测界面。
输入：一段视频。
输出：无小宠物，输出原视频及语句提示；有小宠物，输出将原视频中所有可能是小动物的框，框上还有名称及可能性得分，并持续跟踪整个视频中出现的小动物。
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摄像头实时监测小宠物是否有异常行为
功能：实现摄像头在线拍摄下实时监控小宠物，如有异常远程发出警告功能
性能：为用户提供可实时观看摄像头拍摄画面的界面，同时发生异常时有提示或弹窗（后续再想仔细的）。
输入：无。
输出：用户点击观看时输出为实时画面，有异常时输出可能出现的异常提示窗口。
整体页面
简洁大方。
首页分为两部分，整体背景之上大标题。
向下滑动鼠标，出现选择按钮，分别为photo和vedio对应的小宠物检测。
视频流检测页面
按钮1：点击选择本地图片
按钮2：上传
按钮3:点击预测按钮
大窗口：输出图片
小窗口：结果
图片检测页面
按钮1：点击选择本地视频
按钮2：上传
按钮3:点击预测按钮
大窗口：输出视频
小窗口：结果
摄像头实时监测页面
大窗口：用来实时输出画面。
按钮：点击观看。
前端与后端服务的API接口设计
图片预测接口
输入：图片序列
输出：图片是否有小宠物，小宠物名称及可能性。
视频流检测接口
结果返回接口
报错接口
后端服务与模型服务API接口设计
TODO