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B2팀 머신러닝 사물인식 프로젝트

IIEII 사물 인식 프로젝트

프로젝트 개요

• [실전 머신러닝]을 실습 하며 배운 머신러닝 기반으로 사물 분류 웹서비스 개발

목표

• Django와 머신러닝을 활용하여 기한 내에 프로젝트 완성을 목표
• CNN/YOLO를 이용하여 이미지 탐색(detection)하는 과정 이해

⏲️ 개발기간

2022년 10월 17일 ~ 2022년 10월 20일

🧙 멤버구성

팀장 김병문 팀원 김동익, 오형석, 이혜원, 최정윤

주요 구현 기능

• 핵심 기능
  • 머신러닝
    • [사물 인식] 업로드 된 사진이 과일인지 아닌지 분류
    • 과일로 분류된 사진은 어떤 과일인지 분류
  • 장고
    • 사진 파일 업로드 기능 구현
    • 업로드된 사진 클릭하면 페이지 이동, 해당 이미지 카테고리 출력

주요 구현 방법

• 머신러닝

  • 사용한 데이터셋 Fruit 360 | Kaggle | Dataset

  • 사용한 라벨링 툴 Label Studio

  • 사용한 머신러닝(딥러닝) 모델 YOLOv5

  • 라벨링한 데이터를 학습한 컴퓨터 Colab notebooks

• 장고

  • django

프로젝트 소개 상세 노션 페이지

상세보기

프로젝트 진행상황

• 10/17(월)

  • 머신러닝 : 학습할 데이터 라벨링 김병문, 김동익, 오형석, 최정윤

    • YOLOv5 모델을 사용해서 11가지 과일을 학습 사용
    • Fruits 360 데이터 셋을 사용
    • 11가지 과일을 선별해서 라벨링
    • blueberry, grape, kiwi, lemon, mango, melon, peach, pear, pineapple, strawberry, watermelon

  • 장고 : 사용자가 업로드한 파일 database에 업로드 한 뒤 가져오기 이혜원

    • 미해결 : 이미지 저장 및 호출은 되는데 사진으로 불러와지는게 아니라 경로'주소'가 불러와짐

• 10/18(화)

  • 머신러닝 : 사물 인식_모델 테스트 및 학습 김병문, 김동익, 오형석, 최정윤

  • 장고 : 미해결 부분 이미지 태그와 DTL사용해서 해결완료 이혜원

  • 장고 : 로그인 로그아웃 기능 + 로그인된 사용자만 community templates에 접근가능

• 10/19(수)

  • 머신러닝 및 장고 : 학습한 모델을 장고 내 작동 구현 김병문, 김동익, 오형석, 이혜원, 최정윤

• 10/20(목)

  • 머신러닝 및 장고 : 장고 css 추가 및 기능보완
  • 장고 : 게시글 작성 완성

트러블 슈팅

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구현 사진

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