README.md

간편한 식단관리 FoodLog

💻 하나둘셋Net()

😎 Members

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공은찬	곽민구	김준섭	김진용	심용철	최현진
Notion	TIL	Git	Blog	Notion	Devlog

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🎮 Requirements

• Linux version 4.4.0-59-generic
• Python >= 3.8.5
• PyTorch >= 1.7.1
• conda >= 4.9.2
• tensorboard >= 2.4.1

⌨ Hardware

• CPU: Intel(R) Xeon(R) Gold 5220 CPU @ 2.20GHz
• GPU: Tesla V100-SXM2-32GB
  

🔍 Reference

• Yolov5

• DVC

• Fast Api

• 데이터셋

• 영양정보 DB

  
  

📏 역할

팀구성	역할
공은찬_T2009	데이터셋(Testset), custom metric, 모델링
곽민구_T2255	데이터 버젼 관리(dvc), 모델링
김준섭_T2056	Custom metric, 모델링
김진용_T2063	데이터 가공, EDA
심용철_T2122	EDA, Hyperparameter tuning, test dataset 수집
최현진_T2234	PM, 백엔드 개발, 안드로이드 개발, 영양정보 데이터 크롤링

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🛒 데이터 가공 및 학습데이터 생성

# data_handling
cd modeling/data_handling

# 이미지 가로 세로 1/4씩 resize
python resized_images.py --train_dir {train_dir} --save_dir {save_dir}

# 음식명 한글, 영어 매칭
python make_Korean_English_category_csv.py 

# AI hub format을 coco format으로 변환
python hub2coco.py 

# coco format을 yolo format으로 변환
python coco2yolo.py --datasets COCO --img_path {img_path} --label {cocoformat.json} --img_type ".jpg"

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🔍 EDA

# check_confuse_class 
# inference결과 헷갈리는 class 확인
python check_confuse_class.py --threshold {float} --class_id {int} --label_path {labels_dir} --data_path {dataset_dir} --save_path {save_dir} --save_json_name {save_name} --yaml_path {yaml_file_dir}

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🔑 모델 결과

🥐 프로젝트 구조

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📱 안드로이드 앱 개발

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🎨 사용자 피드백 모니터링

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🎁 배포

mysql run container

docker run --name mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=1234 -e MYSQL_DATABSE=food_db -d -p 3306:3306 mysql:5.7.12

backend image build & run container

cd server/backend
docker build . -t <tag> # docker image build
docker run --name foodlog-backend --link mysql -d -p 8000:8000 -v /app/images:/home/backend/images foodlog-backend

frontend image build & run contatiner

cd server/frontend
docker build . -t <tag> docker image build
docker run --name foodlog-frontend --link foodlog-backend -d -p 8502:8502 --volumes-from foodlog-backend foodlog-frontend

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📂 Archive contents

modeling/
├── data_handling
|  |  annotation.csv
|  |  food.names
|  |  Format.py
|  |  coco2yolo.py
│  │  hub2coco_data.py
│  │  create_annotations.py
│  │  make_Korean_English_categroy_csv.py
│  └─ resized_images.py
├── eda
│  │  check_confuse_class.py
│  └─ make_total_label_count_csv.py
└── model
   └─ yolov5

server
│  docker-compose.yml
│
├─backend
│  │  best.pt
│  │  database.py
│  │  Dockerfile
│  │  main.py
│  │  nutrition.csv
│  │  requirements.txt
│  ├─dao
│  │  │  dao.py
│  │  └─ __init__.py
│  ├─model
│  │  │  model.py
│  │  │  schemas.py
│  │  │  service.py
│  │  └─ __init__.py
│  ├─predict
│  │  │  predict.py
│  │  └─ __init__.py
│  ├─service
│  │  │  service.py
│  │  └─ __init__.py
└─frontend
        Dockerfile
        main.py
        requirements.txt

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실행 결과