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Tensorflow Serving 과 Docker 를 활용한 이미지 분류 응용 서비스
Tensorflow Serving 과 Docker 를 활용하여 ResNet101+ArcFace 모델을 적재한 랜드마크 이미지 분류 응용 서비스를 소개합니다.
아래의 클래스에 대해 모델을 구성하였고, tensorflow serving을 활용하여 학습된 모델을 백엔드 서버에 적재하였습니다.
['4.19학생혁명기념탑', '가든파이브', '가로수길', '경희궁', '관악구청', '광화문', '금천구립가산도서관', '대한민국_역사_박물관', '돈의문_박물관_마을', '디큐브아트센터', '명동성당', '삼전도비', '서대문구청', '서울_남현동_요지', '서울_역사_박물관', '성동구립도서관', '성동구청', '세종대왕_동상', '쉐라톤_서울_디큐브_시티_호텔', '암사종합시장', '영등포구청', '올림픽공원', '올림픽공원_세계평화의문', '전차381호', '중랑구청', '청운문학도서관', '한양대학교_서울캠퍼스']
추후 '경진대회 수상 모델과 Tensorlfow Serving 을 활용한 응용 서비스 개발!' 컨텐츠를 공유 할 예정이니 많은 관심 부탁드립니다. :)
http://15.165.113.21:8080/service
안녕하세요 모델을 혹시 어떤 식으로 구성하셨는지 알고싶은데 알 수 있을까요??
안녕하세요. 구아바님 모델은 tf.keras 를 활용한 간단한 Resnet 50 모델을 사용하였습니다.
일부 내용을 https://dacon.io/codeshare/1767 여기서 확인 바랍니다.
Resnet 50 모델을 EfficientNet이나 Resnet 200 등 다른 모델 대신에 선정하신 이유가 있으신가요?
안녕하세요. 구아바님
모델 선정은 가장 좋은 모델보다는 자체 기준치 이상의 성능을 내는 모델로 하였습니다.
감사합니다.
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Good! :)