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헬스 머신 분류로 사용법까지 조회하기Project/ML-헬스 기구 분류 및 운동법 추천 2023. 6. 28. 13:03
바로 본론으로 들어가자면 완성했다!! 내가 원하는 이미지를 파일에 첨부하여 분석을 시작하면 분석 결과가 하단에 나오고 사용법 확인하기 버튼을 누르면 기구 사용법에 관한 유튜브 영상이 나온다. 해당 영상을 클릭하면 새창으로 바로 연결되어 동영상까지 볼 수 있게 만들었다. 전이학습을 통해 마지막 레이어에 내가 정한 클래스만큼 출력 갯수를 조절하여 이미지를 크롤링하고 학습시킨 뒤에 예측 그리고 사용자 서비스까지 만들어보았다. 머신러닝을 배우면서 다양한 시도를 할 수 있는 점이 매우 즐겁고 좋다. 다음 달에 정보처리기사 자격증 시험도 있고 회사에서 AI 경연에도 참가신청을 해놓았기 때문에 개인 프로젝트는 여기서 접어두고 우선은 다음 달에 있을 자격증 시험에 집중해야겠다.. 이번 프로젝트는 여기서 마무리~~!!!!
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머신 분류 결과를 웹과 연결하기Project/ML-헬스 기구 분류 및 운동법 추천 2023. 6. 27. 13:01
우선 ngrok으로 서버를 오픈하고 PostMan을 이용하여 잘되는지 테스트해봤다. 사진에서도 알 수 있듯이 class_name을 key로 가지는 벤치프레스 머신 value를 잘 가져왔다. 간단하게 웹을 만들었는데 form과 input tag를 이용해 사진을 첨부하면 파일 이름과 간단하게 미리보기를 할 수 있게끔 이미지를 만들었다. 그리고 하단에 머신 분석 결과에 파일을 전송하면 결과가 나오게 만들었다. 파일 전송 후의 모습이다. 머신 분석 결과를 정확히 텍스트로 가져왔고 서버에서도 올바르게 로그가 찍혀있다. 이제 서버로부터 받은 머신러닝 분석 결과를 통해 유튜브 API와 연동하여 동영상 리스트를 볼 수 있게 만들 예정이다!
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ngrok서버 구동 에러 Errno 111 Connection refusedProject/ML-헬스 기구 분류 및 운동법 추천 2023. 6. 27. 11:20
requests.exceptions.ConnectionError: HTTPConnectionPool(host='localhost', port=4040): Max retries exceeded with url: /api/tunnels (Caused by NewConnectionError(': Failed to establish a new connection: [Errno 111] Connection refused')) 위와 같은 메세지와 함께 서버 구동이 되지 않고 있다.. 처음엔 포트가 차단된 줄 알고 포트도 변경해보고 이래 저래 여러 시도를 해봤지만 들어먹질않았다.. 구글링을 열심히 해봤더니 auth token을 내가 셋팅해주지 않아서 였다. !pip install flask-ngrok !pip ins..
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헬스기구 분류 AI API로 만들기Project/ML-헬스 기구 분류 및 운동법 추천 2023. 6. 20. 20:40
import io from PIL import Image from flask_ngrok import run_with_ngrok from flask import Flask, jsonify, request def get_predict(image_bytes) : image = Image.open(io.BytesIo(image_bytes)) image = transforms_test(image).unsqueeze(0).to(device) with torch.no_grad() : outputs = model(image) _, preds = torch.max(outputs, 1) imshow(image.cup().data[0], title='예측결과' + class_names[preds[0]]) return cla..