在現代計算機技術的發展中，容器技術已經成為了一個非常重要的部分，Docker作為其中的代表之一，其應用場景越來越廣泛，也越來越受到人們的青睞。

而Yolo2（You Only Look Once，版本2）則是一個非常優秀的目標檢測算法，在計算機視覺領域應用廣泛。結合Docker，可以使我們更輕松高效地實現目標檢測任務。

FROM nvidia/cuda:10.0-cudnn7-devel-ubuntu18.04
RUN apt-get update && apt-get install -y \
python3-pip \
python3-dev \
python3-tk \
libsm6 \
libxext6 \
libxrender-dev \
vim
RUN pip3 install opencv-python==4.1.0.25
WORKDIR /app
COPY yolov2.weights /app/
COPY yolo2.py /app/
COPY coco.names /app/
COPY test_image.jpg /app/
CMD ["/usr/bin/python3", "yolo2.py"]

上述Dockerfile定義了一個基于Ubuntu 18.04的Docker鏡像，包含了Python3，OpenCV以及其他一些必要的依賴。通過使用yolov2.weights預訓練模型、coco.names標簽文件以及yolo2.py Python腳本，可以直接對test_image.jpg圖片進行目標檢測，而無需進行任何額外的配置。

結合Docker和Yolo2，我們可以快速搭建一個輕量化、高效且易于管理的目標檢測環境，為從事相關領域的工作者提供更多可能性。