(Notion) Machine Learning Project

👻 프로젝트 주제

• 사물인식 기술을 사용해 사용자가 입력한 사진에 있는 물고기의 정보 제공
  • 물고기의 이름, 간략한 정보, 시세 등 제공

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👻필수 구현 기술

• CRUD(Create, Read, Update, Delete)

• Flask or Tensorflow or Pytorch 사용

• 인식하려는 객체와 제공 서비스 목적에 따라 전이학습 또는 모델을 튜닝해서 학습

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👻 필수 포함 사항

😇 필수 기능

• 사물인식 기능
  • YOLO 사용
• 웹 상의 서비스
  • 사용자가 이미지를 업로드하면 해당 이미지의 카테고리를 출력
• 사물 인식을 통해 달성하고자 하는 기능
  • 사용자가 잡은 물고기의 사진을 업로드하면, 물고기의 품종 및 간략한 설명, 시세 등을 제공하는 기능 구현
• 이미지마다 인식한 사물의 정보를 로그에 저장

😇 추가 기능

• 커스텀 데이터셋
• 브라우저의 웹캠 기능 사용으로 촬영 혹은 실시간으로 사물인식
• 결과 공유 기능
• 소셜 로그인(구글, 카카오) 기능

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👻 MOCKUP 및 DB 작성

😇 MOCKUP

• Figma를 통해 목업 작성
  

😇 ERD 작성

• mongoDB를 사용할 예정이지만, 데이터베이스의 구조를 쉽게 이해하기 위해 작성

😇 mongoDB

• mongoDB에 들어갈 값과 의미 설명

fish{
	"fish_id" : "물고기 아이디",
	"name" : "이름",
	"desc" : "설명",
	"image" : "사진",
	"datetime" : "등록시간"
}
log {
	"log_id" : "로그 아이디",
	"fish_id" : "물고기 아이디",
	"name" : "이름",
	"desc" : "설명",
	"image" : "사진",
	"datetime" : "등록시간"
}

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👻 컨벤션

😇 GitHub

• 이번 프로젝트를 진행하며 branch를 적극적으로 활용하기로 하였고, 이에 대한 연습을 수차례 진행
• 아래와 같이 이름을 나눌 예정이며, 기능별로 관리할 수 있는 역량을 기르기 위한 연습 진행
• 브랜치 이름
  • F/main (물고기 조회)
  • F/sub (버튼)
  • B/API
  • B/deep
• commit 메세지에 대한 규칙도 설정하여 insta-clone project에서도 연습해왔던 것과 같이 활용

😇 변수명

• 각 언어별 변수명 설정
  • 각 언어별 특성에 맞추려 노력하였고, 사소한 부분은 팀원들과의 조율을 통해 설정

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👻 기능 명세서

😇 첫 화면

• 날씨모양 아이콘(해/구름/비/눈)
  • 바다예보 : https://www.weather.go.kr/w/ocean/forecast/daily-forecast.do
• 물고기 버튼
  • 메인페이지로 이동
• Gather around N.11로고
  • 첫 화면을 키면 로고가
    

😇 메인페이지

• 물고기 사진 업로드 버튼
  • 학습한 모델을 이용하여 물고기를 인식하고 결과값을 도출
• 물고기 이름
  • YOLO 모델로 분류한 물고기의 이름을 가져와 제시
• 물고기 시세
  • 노량진 수산시장 사이트에서 크롤링한 시세

😇 도전과제

• 메인 페이지 - 비슷한 종류의 물고기 추천
• 내가 잡은 물고기

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