Petmily 앱의 감정 분석, 종 분류, 개고양이 탐지와 같은 이미지 처리를 담당하는 서버이다. Flask와 PyTorch를 이용하여 구성했다.
server.py REST 방식으로 통신이 가능한 Flask 서버이다. 모델을 로드하고 메모리에 적재하여 요청된 이미지를 처리한다.
findspecies.ipynb 학습에 사용된 코드이다.
Pytorch, PIL, Numpy, MMClassification, MMDetection, Flask, Flask_restx, werkzeug
이미지를 여러 윈도우로 분할하고 연산 중 레이어에 윈도우를 하나씩 합치는 구조이다.
다양한 크기의 엔티티를 처리할 수 있고, 계산량을 크게 늘리지 않는 ViT 기반 모델이다.
CNN과 Transformer의 장점을 합친 모델이다.
적은 양의 데이터 셋과 작은 모델 크기에도 불구하고 뛰어난 성능을 보여준다.
- 객체 감지 - COCO Dataset(https://cocodataset.org/#home)
- 견종 분류 - Stanford Dogs(http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/)
- 묘종 분류 - 자체 구축
- 감정 분석 - 자체 구축
-GDrive
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