🔍 이번 주 프로젝트도 빨리 끝날 줄 알았는데 결국 오래 걸렸다... 그래서 알고리즘은 손도 못 댔고...
다음주 부터 알고리즘 모임도 다시 할 것이고 문제도 다음주에 많이 풀어야한다.
🔍
이미지 변환 서비스
프론트엔드 Gti Hub https://github.com/Carrotww/Vincent_Frontend
하경수님
유형석님
조지현님
김준식님
이태은님
조지현님
이태은님
해당 서비스는 다양한 이미지 필터를 제공하여
사용자가 업로드한 이미지를 사용자가 선택한 필터 이미지 스타일에 맞게 변형해
새로운 이미지를 도출합니다.
만약 원하는 필터가 존재하지 않을 때는 사용자가 직접 필터로 사용할 이미지를 업로드하고
필터 게시판에 등록하여 사용할 수 있습니다.
추가적으로 결과값 이미지를 활용하여 게시글과 댓글을 작성하는 커뮤니티 공간을 제공합니다.
‘Neural-Style-Transfer’라는 사전에 학습된 모델을 가져와 적용
개발언어 JavaScript
python 3.8
머신러닝 모델 Neural-Style-Transfer
데이터베이스 SQLite3
개발환경 djangorestframework 3.14.0
회원가입
로그인
메인(게시글 목록 페이지)에서 ‘이미지 업로드 버튼’ 클릭
모달창 출력
a. 기존 필터 사용 시
b. 기존 필터를 사용하지 않고 사용자가 필터 추가하여 사용 시
머신러닝 실행
머신러닝 결과값을 front로 전송
머신러닝 결과값을 확인하는 4번 모달창에서 ‘글 작성하기 버튼’ 클릭 시 제목, 내용 작성 칸 출력
작성된 제목, 내용을 back으로 전송한 뒤 머신러닝 결과 이미지와 함께 DB에 저장
DB에 저장 후 메인(게시글 목록 페이지)로 이동
🔍 월요일날 발표일인데 내가 예비군을 가서...
최종 프로젝트 전에 마지막 프로젝트였다.
백엔드 모든 부분들 만지고 수정하며 로직을 짜면서 알았는데 생각보다 django에서 지원해주는 부분도 많지만 실 사용을 목표로 보았을때 진짜 신경쓸 부분이 많았다.
서버 측면에서 더미 데이터가 쌓이는 부분... 과연 사용자가 몰릴때 머신러닝을 수행해주는 전용 서버는 어떤 식으로 돌아갈까? 어떤 식으로 만들어질까? 같은 부분이 궁금했다.
최종 프로젝트에서는 aws의 머신러닝 전용 서버를 두고 여러가지를 해보아야겠다.