TIL_220518_팀 프로젝트_머신러닝

자 이제 시작이야~

 

내 꿈을~

 

내 꿈을 위한 여행~

 

머신ㄹ.. ?

 

올 것이 오고야 말았다..

 

왠 종일 컴퓨터를 굴리기 바쁜 시즌

 

이름하여 머신러닝 프로젝트..

 

데이터 분석과 AI 학습을 위해

 

우리의 컨셉에 맞는 데이터 셋을 첫 날부터 굴리기 시작했다..

 

 

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나 : 팀장님.. 이거 얼마나 갈까요..?

(원하는 값) 찾을 수는 있는거겠죠..?

 

팀장님 : (절레절레..)

 

나 : ...

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슨느는 므슨르닁.. 시작해본다.. ^^

 

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새로운 팀과 함께하게 된 12조 / 사다리조

 

팀명의 의미는 큰 의미 없다.

 

팀장부터 사다리로 뽑아 사다리 컨셉으로 굳히고 간 사다리 조이다.

 

github : https://github.com/camp-ladder/object-detection-backend

GitHub - camp-ladder/object-detection-backend: backend

 

ladder team S.A(Starting Assignment)

 

🏠 소개

'당신의 예상되는 나이는?'
자신의 얼굴 나이는 얼마나 될까, 궁금한 사람들을 위한 웹사이트.

 

⏲️ 개발기간

2022년 05월 18일 ~ 2021년 05월 25일

 

🧙 맴버구성

• Backend - (깃헙 주소)
  • 공통 backend
    • 데이터 분석, AI 모델 개발
  • 엄관용(팀장) : frontend : CSS UI(후반작업) / backend : main
  • 나성근 : frontend : login / backend : 머신러닝 데이터 분류, 코드단 세팅
  • 한건희 : frontend : sginup / backend : sginup
  • 이동현 : frontend : main / backend : login

 

📌 필수 기능

•  사물인식 기능
•  업로드 이미지 해당 카테고리 출력 서비스 ((ex. 강아지 사진을 업로드 하면 품종을 인식해서 태그를 달아주거나 맛집 탐방후 음식 인식해서 태그를 달아 주는기능 등)
•  이미지마다 인식한 사물의 정보를 로그에 저장해주세요 <질문사항>

 

📌 추가 기능

•  커스텀 데이터셋을 만들어서 학습
•  브라우저의 웹캠 기능 사용으로 촬영 혹은 실시간으로 사물인식
•  결과 공유 기능
•  회원기능
  • 소셜 로그인(구글, 카카오) 기능

 

📌 도전 과제

•  GIT의 Pull Request를 요청시 팀원 중 한 명 이상이 코드를 검토후 코멘트를 달아주세요. 리뷰가 끝나면 Merge를 진행해주세요.
•  프론트엔드와 백엔드를 별도의 레포지토리로 분리해서 사용해주세요. (flask에서는 render_template 을 사용하지 않고 json 데이터만 보내주는 방식)
•  백엔드 개발에 Postman을 적극 활용해주세요
•  jQuery대신 javascript를 이용해서 프론트엔드를 작성해주세요.
•  Flask 블루프린트를 사용해서 API 모듈화

 

📌 와이어 프레임

1차 와이어 프레임

📌 API 설계

https://coherent-crayon-100.notion.site/API-c0d7c1bef57047cc92deb939fa6c0052

1차 API 설계

 

📌 일정

5 / 18 기획 & 목업(S.A) / backend : 랜드마크 데이터 셋 모델 구현(필수), DB api 설계 / frontend : 로그인, 회원가입 폼 구현(추가)
5 / 19 S.A 피드백 / 1차 backend : 랜드마크 모델 api 구현, 머신러닝 api 이미지 업로드 연동, / frontend : 이미지 업로드 기능 구현
5 / 20 2차 backend : 랜드마크 모델 api 구현, 머신러닝 api 이미지 업로드 연동, / frontend : 이미지 업로드 기능 구현
5 / 21 1, 2차에 대한 보충
5 / 22 1, 2차에 대한 보충
5 / 23 1차 마감(병합), 코드리뷰
5 / 24 GIT 정리 & 발표 영상 녹화 & 제출 (오후 5시)

 

 

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머신 러닝 테스트..

AI_TEST

batch size	drop out(rate)	activation function	optimizer	learning rate	epochs	loss function	loss	acc	val_loss	val_acc
32	0.25	relu	Adam	0.01	10	categorical_crossentropy	4.0736	0.0925	4.0555	0.0934
32	0.25	relu	Adam	0.001	10	categorical_crossentropy			3.0454	0.1782
32	0.25	relu	Adam	0.0001	10	categorical_crossentropy			5.3998	0.1249