<aside> ✅ 드디어 기다리시던 사물인식 머신러닝 팀 프로젝트가 진행됩니다!

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일주일 동안 개인 공부는 잘하셨을까요?

두 번째 팀프로젝트도 팀원들과 협력해서 좋은 결과물을 만들어봅시다!

<aside> ☝🏻 What to do: 이미지를 분류하는 웹 사이트를 구현해봅니다. 필수 포함 사항을 확인해주세요.

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<aside> 🌟 아래의 내용을 포함하기만 한다면, 기능 추가 또는 수정이 자유입니다!

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Flask/Tensorflow 또는 Pytorch 사용

인식하려는 객체와 제공 서비스 목적에 따라 전이학습, 튜닝해서 모델을 학습

필수기능

• 사물인식 기능이 들어가야 합니다
  • YOLO 모델 혹은 다른 모델을 사용해도 무방
• 웹상에서 사용자가 이미지를 업로드하면 해당 이미지의 카테고리를 출력해주는 서비스를 만드시면 됩니다!
• 사물 인식해서 달성하고자 하는 기능 (ex. 강아지 사진을 업로드 하면 품종을 인식해서 태그를 달아주거나 맛집 탐방후 음식 인식해서 태그를 달아 주는기능 등)
• 이미지마다 인식한 사물의 정보를 로그에 저장해주세요

→ 이미지는 캐글에서 제공하는 데이터 중 아무것이나 사용하셔도 됩니다. (https://www.kaggle.com/search?q=image+classification+in%3Adatasets 에서 여러분이 관심있는 분야/데이터를 찾아서 이미지 분류 모델을 만들어보세요! 강의 중에 사용된 데이터를 활용하셔도 되지만, 웬만하면 새로운 데이터를 이용해보시기 바랍니다!)

(ex. 이미지로 스포츠 종목 분류: https://www.kaggle.com/gpiosenka/sports-classification)

추가기능

• 커스텀 데이터셋을 만들어서 학습