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강의에서 소개된 모델중 현 프로젝트에 가장 어울리는 모델
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안녕하세요 강사님. 정말 좋은 강의 감사합니다. 현재 Fast R-CNN 까지의 학습을 완료한 상태입니다.
친절하고 꼼꼼한 설명덕분에, AI 에 완전히 입문입에도 불구하고 이해가 잘 되며 강의를 따라가고 있습니다.
학교 프로젝트에서 AI 역할을 맡으면서 이 강의를 수강하게 되었습니다. 제가 아예 AI 쪽에 문외한이었다보니, 강사님께서 소개해주시는 모델중에서 어떤 것을 선택해야하는지 감이 잡히지 않습니다. 최종 선택은 저의 몫이긴 하나, 강사님께서 고견을 실례를 무릅쓰고 여쭤보고 싶습니다.
저희 프로젝트에서 AI 의 역할은 다음과 같습니다.
1. 웹캠 또는 웹카메라를 이용하여 식물을 촬영 (실시간은 아니어도 되고, 하루에 한번은 촬영을 해야합니다.)
2. 해당 사진 / 영상을 통해 다음과 같은 정보를 식별
i) 잡초 여부
ii) 병충해 여부
iii) 과일이 있다면, 과일의 익은 정도 (상했는가 YES/NO 로 classfication 도 괜찮습니다.)
iv) 얼만큼 자랐는가
- iv) 는 필수이고 i)~iii) 중에선 하나 정도 진행하고자 합니다.
이를 수행하기 위해선 어떤 모델을 선택하는게 좋을까요? 그리고 해당 AI 서버를 구축하기 위해선 어떤 다른 지식들이 필요한지 키워드 정도만 알려주시면 정말 감사하겠습니다. (키워드만 알려주시면 나머지 학습은 제가 하겠습니다.)
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안녕하십니까,
만약에 object detection model을 선택하신다면 실시간성등을 고려하면 Ultralytics Yolo가 적절할 것 같습니다.
적용 환경, 예를 들어 하나의 식물을 집중적으로 이미지를 캡처하는지, 아님 넓은 곳의 식물들을 대상으로 하는지등 보다 자세한 적용환경을 몰라서 정확한 답변이 아닐 수도 있지만, 적어주신 요건을 보면 object detection 뿐만 아니라 이미지 classification도 가능해 보입니다.
잡초 여부는 잡초를 object 검출하겠다면 object detection 으로 식물과 잡초를 함께 검출하면 될 것 같습니다. 이미지에 식물과 잡초가 함께 선명하게 잡힌다면 잡초 이미지만 학습 시킨 모델을 가지고 잡초를 classification 할 수 있을 것도 같습니다.
병충해 여부도 이와 비슷해 보입니다.
과일 숙성 정도는 여러가지 숙성 단계별로 과일의 이미지를 이용해서 학습 후 검출할 수 있을 것 같습니다. 아니면 정상 과일, 상한 과일 이미지만 가지고 학습 후 정상/상함 여부만 검출할 수 있습니다.
문제는 얼마나 자랐는가 인데..
이걸 하려면 고정된 위치에 하나의 식물과 카메라가 있고, object detection으로 해당 식물의 이미지를 주기적으로 object detection을 적용해서 얼마나 가로, 세로 길이가 측정 시마다 늘어났는지로 확인해 보시면 될 것 같습니다. 그런데 이게 하나의 식물이 아니라 무작위의 여러 식물들이라면 object detection으로 어려울 수 있습니다.
그리고 AI 서버 구축이 H/W적인 측면을 말씀하시는 건지, 아님 다른 측면을 말씀하시는 건지 잘몰라서 답변이 어렵군요. AI 서버가 어떤 역할을 하게 되는지 뭐가 어려운 부분으로 생각되는지를 적어주시면 좋을 것 같습니다.
감사합니다.
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정말 감사합니다!
제가 실제로 배포를 해야하는 입장입니다.
학습시킨 모델을 어떻게 배포하고, 이를 다른 장고/프론트에서 api call 을 할려면 어떻게 해야할까요?
이건 답변 범위가 넓어서 여기서 제대로 답변이 어려울수는 있겠지만,
먼저 모델을 학습 하시고, 모델을 checkpoint 파일을 만드시고, 이를 장고 서버로 옮기십시요. 아님 장고 서버에서 모델을 학습하십시요.
모델에 inference를 하는 함수를 만드시고, 이를 장고에서 REST API등으로 호출될 수 있게 만드십시요.
프론트에서는 웹캠의 이미지를 POST로 올려서 Inference용 REST API를 호출하고 결과를 반환 받게 만드시면 될 것 같습니다.