오늘의 한 일
최종 프로젝트 - 뼈대 구성, yolov5 모델 학습 구상
최종 프로젝트
frontend : https://github.com/B5-Pets/PetSo_front
backend : https://github.com/B5-Pets/PetSo_backend
뼈대와 함께 유저 모델은 기본적으로 프로젝트 할때마다 구상해왔던 이메일을 메인으로 커스텀한 모델로 생성완료
.env파일도 미리 만들어 시크릿키를 숨겨놓았다
사실 오늘까지 S.A를 마무리 짓는 단계인데 벌써 뼈대는 그럴싸하게 만들어진것 같다.. 사물인식 모델 적당히 각 잡아보고 이번엔 소셜로그인쪽 한번 제대로 파보도록 합시다
YOLOv5 모델 학습시키기
일단 한국지능정보사회진흥원이 운영하는 AIhub에서 제공하는 반려동물 피부 질환 이미지 데이터를 신청하여 다운로드 받은 뒤 YOLO 모델로 학습시키기 위한 전처리 과정을 고민해보았다.
Roboflow에 원하는 질환의 이미지를 업로드, 직접 라벨링 진행하기
vs
제공하는 데이터에 들어있는 json형태의 라벨 데이터를 yolo모델용으로 변환해 사용하기
* 참조 : https://github.com/parksh089g/data_Pre_Processing
GitHub - parksh089g/data_Pre_Processing
Contribute to parksh089g/data_Pre_Processing development by creating an account on GitHub.
github.com
당연히 가능하다면 후자가 좋겠지만 실제로 사용하기가 껄끄러워서 추가적인 공부가 더 필요할듯!
로보플로우를 이용하여 직접 라벨링을 붙이는 작업도 이미 있는 라벨링을 포기한다는 점이 아쉽지만 해볼만 한 작업인것 같아 일단 고민중