전이학습을 이용한 이미지 분류

keras를 이용해 전이학습을 통한 모델을 생성하며, GO tensorflow를 이용해 모델 로드 및 이미지를 추론. 전이학습을 위한 사용자 이미지를 업로드 하고, 기본 모델 기반의 전이학습을 통해 분류계층을 학습함으로써 해당 이미지에 특화된 분류 모델을 생성.

base model

Pre-trained MobileNetV2

시작하기

사전작업

OS에 따라 .env 파일의 USER_UID를 수정

USER_UID

• Linux
  • USER_UID=1000
• MacOS
  • USER_UID=501

.env

• devcontainer
  • .devcontainer/.env
• docker-compose
  • .env

실행

$ docker-compose up -d

개발

vscode의 devcontainer를 이용하며, 각 앱의 개발환경은 다음을 실행

• clsapp
  • Command Palette (F1)에서 Remote-Containers: Open Folder in Container... 실행
  • image-classification-with-transfer-learning/clsapp 열기
  • container 안에서 $ go run main.go 실행
• learnapp
  • Command Palette (F1)에서 Remote-Containers: Open Folder in Container... 실행
  • image-classification-with-transfer-learning/learnapp 열기
  • container 안에서 $ python app.py 실행

APIs

모델

모델 목록

GET /models

$ curl -XGET http://127.0.0.1:18080/models

최초 실행시 기본 모델 default를 생성

모델 정보

GET /models/:model

$ curl -XGET http://127.0.0.1:18080/models/mymodel?verbose

• verbose (querystring)
  • 모델 정보 상세

모델 생성

POST /models/:model

• subject (querystring)
  • 전이학습 이미지 그룹
• trial (querystring)
  • 전이학습 예제 모델
• epochs (querystring)
  • 학습 반복 횟수
• desc (querystring)
  • 모델 설명

기본 모델 생성

$ curl -XPOST http://127.0.0.1:18080/models/mymodel?desc=description

전이학습 시험 모델 생성

$ curl -XPOST http://127.0.0.1:18080/models/mymodel?trial&epochs=10

전이학습 모델 생성

$ curl -XPOST http://127.0.0.1:18080/models/mymodel?subject=flowers&epochs=10

모델 삭제

DELETE /models/:model

$ curl -XDELETE http://127.0.0.1:18080/models/mymodel

이미지

이미지 목록

GET /images

• subject (querystring)
  • 전이학습 이미지 그룹
• category (querystring)
  • 이미지 카테고리

$ curl -XGET http://127.0.0.1:18080/images?subject=flowers&category=roses

이미지 추가

POST /images

• subject (querystring)
  • 전이학습 이미지 그룹
• category (querystring)
  • 이미지 카테고리
• images (multipart form)
  • 이미지 파일

$ curl -XPOST http://127.0.0.1:18080/images?subject=flowers&category=roses \
    -F 'images[]=@roses1.jpg' \
    -F 'images[]=@roses2.jpg'

이미지 삭제

DELETE /images

• subject (querystring)
  • 전이학습 이미지 그룹
• category (querystring)
  • 이미지 카테고리

$ curl -XDELETE http://127.0.0.1:18080/images?subject=flowers&category=roses

추론

POST /inference/:model

• k (querystring)
  • 다중 카테고리 분류 모델에서 상위 카테고리 수
• image (multipart form)
  • 이미지 파일

$ curl -XPOST localhost:18080/inference/mymodel?k=10 \
    -F 'image=@roses.jpg'