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호롤리

Build a Simple service using IBM Visual Recognition API

1. Overview

이번 튜토리얼에서는 IBM Watson의 Visual Recognition 서비스를 통해 이미지를 인식하고, 서비스의 API를 이용한 간단한 web application제작, 마지막으로 기존 모델이 아닌 커스텀모델을 트레이닝시키는 작업까지 해보도록 하겠습니다.

본 튜토리얼은 “How to Build Machine Learning Apps with the IBM Visual Recognition API- Part 1“와 “Building Custom Image Classifiers with IBM Visual Recognition Technology API – Part 2“을 직접 해보고 작성한 튜토리얼입니다.

관련 문서 : Build a TensorFlow model using Watson ML CLI Tutorial

2. Prerequisites

IBM Cloud와 IBM Watson계정을 만들어주세요.
IBM Cloud : link
IBM Watson : link

3. Set up Environment

Watson Studio

Visual Recognition 서비스를 사용하기 위한 플랫폼인 왓슨 스튜디오를 다음과 같이 만들어줍시다.
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Cloud Object Storage

다음 링크를 참고하여 cos도 추가 (버킷생성은 안해도됨)
참고링크

IBM Visual Recognition Service

Cloud의 카탈로그 검색에서 visual을 검색하면 다음과 같이 보입니다. AI항목에서 Visual Recognition을 선택해 줍시다.
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이렇게 서비스를 만들어주고,
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Watsion Studio의 대시보드를 가보면 서비스가 생성된 것을 확인할 수 있습니다.
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4. IBM Visual Recognition

Object Recognition?

실습을 진행하기 전에 객체 인식에 대해서 간단히 짚고 넘어가도록 하겠습니다.
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이미지를 raw데이터로 보게되면 각 픽셀의 rgb값이 숫자로 표현되어 있습니다. 이러한 숫자들의 나열을 컴퓨터가 보고 이건 고양이야! 개야! 할 수 있도록 학습시키는 과정을 Object Recognition이라고 합니다.
객체에 대한 인식은 이미지와 영상에 걸쳐 이루어질 수 있습니다.

공부를 하다보면 객체 탐지(Object Detection)이라는 용어를 자주 볼 수 있을겁니다. 아래 사진을 봐주세요.
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Object Recognition은 이 사진을 “사과”라고 인식하고,
Object Detection은 “사과”가 어디에 있는지 탐지합니다.
정리하면 Object Recognition은 주어진 이미지가 무엇인지 인식하는 기술이고, Object Detection은 주어진 이미지에서 목표를 찾는 기술입니다.
두 기술이 따로 분리된 것이아니라 Recognition기술 안에 Detect하는 기술이 있다고 생각하시면 됩니다.

이러한 객체 인식 기술은 의료 이미징에서의 질병 식별과 산업 검사 및 로봇비전 등과 같은 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다. 특히 자율주행 자동차에서 가장 많이 활용되는 핵심 기술로, 자동차가 정지 신호를 인식하고 보행자와 가로등을 구별할 수 있도록 합니다.

IBM Visual Recognition Test Model

본론으로 돌아와서 이러한 객체인식을 하기 위한 테스트모델을 제공해주고 커스텀모델을 생성할 수 있는 툴이 IBM Visual Recognition 입니다.

IBM Visual Recognition를 실행시켜 봅시다.
커스텀모델을 제외하고 여러가지 테스트모델들이 존재합니다. 이 중, food에 대한 모델을 테스트하여 봅시다!
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Test탭으로 가게 되면 다음과 같은 화면을 볼 수 있습니다.
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위 이미지에서 Threshold 파라미터는 답에 대한 기준을 의미합니다. 만약 0.8이라면 사과이미지일 확률이 0.8을 넘어야만 사과라고 인식한다는것. 최적의 Threshold값은 정해져 있는것이 아님! 그때그때마다 시도해보고 최적의 값을 찾아내야합니다.

이미지를 다운받아서 drag&drop으로 대시보드로 옮겨봅시다.
test 이미지는 이곳
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각 이미지에 대해 모델이 인식한 결과의 확률값을 태그로 붙여주고 있습니다.

비록 몇몇 결과는 틀린값을 보여주고 있지만 이러한 결과들은 더 많은 자료를 수집하여 커스텀 모델을 만들수밖에 없습니다.

Using IBM Visual Recognition API

모델을 통해서 이미지를 인식하고, 그 결과값을 받아온다. 이러한 과정은 꼭 Watson Studio 내부 툴을 이용해서 할 필요는 없습니다. url을 통해 간단히 request하여 원하는 값을 받아오는 인터페이스, API를 사용하여 간단한 웹 application을 제작해보겠습니다.

이 문서에서는 핵심 모듈만을 다루려고 합니다. 전체 코드는 여기

껍데기는 이렇게 생겼음
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Image Preview

var imgurl = "";
jQuery(document).ready(function($) {
    //img url이 들어오면 화면에 띄워줌
    $('#imageURLholder').bind('input', function() {
        $('#display_img').css('background-image', "url(" + $(this).val() + ")");
        imgurl = $(this).val();
    });
      //analyze버튼을 누르면 url을 담아 api를 call하는 send_request함수실행
    $("#analyze").click(function(){
        send_request(imgurl)
    });

Call Visualization API

//Visualization API call func
function send_request(url){
    $.ajax
    ({
      //POST로 request api키는 본인의 api키를 넣어야함
      type: "POST",
      url: "https://gateway.watsonplatform.net/visual-recognition/api/v3/classify?version=2018-03-19&url=" + url,
      headers: {
        "Authorization": "Basic " + btoa("apikey" + ":" + "{apikey put here}")
      },
      //성공적으로 response가 오면 이미지와 분류된 결과를 출력하는 함수 호출
    success: function (response){
      console.log(response["images"][0]["classifiers"][0]["classes"][0])
      update_result(response);
      }
    });
};

본인의 API키는 Visual Recognition서비스의 Manage항목에서 찾을 수 있습니다.
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Update Result

function update_result(response){
    //전달받은 값에서 음식이름, 확률, 분류를 각각 뽑음
    var classification = response["images"][0]["classifiers"][0]["classes"][0]
    var food_name = classification["class"]
    var confidence_score = classification["score"]
    var hierarchy = classification["type_hierarchy"]
    //해당하는 div에 붙여넣기
    $('#resultdiv').html("")
    $('#resultdiv').append("<Span> <strong>RESULT</strong> </span><br><span> <strong> Food: </strong>" + food_name + "</span><br>")
    $('#resultdiv').append("<span> <strong> Confidence Score: </strong>" + confidence_score + "</span><br>")
    $('#resultdiv').append("<span> <strong> Hierarchy: </strong>" + hierarchy + "</span><br>")
    $('#display_img').css('background-size', "contain");
  };

Result

사용한 이미지url : https://t1.daumcdn.net/cfile/tistory/2413D1475859D92B05

결과 화면은 다음과 같습니다. 패스트푸드라고 잘 출력되고, 그에대한 확률값, 그리고 분류체계가 출력되는 것을 확인할 수 있습니다.
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그런데 외국에서 만든탓인지 제가 제일 좋아하는 김치찌개를 넣어보니 부야베스라는 프랑스 음식으로 인식해버리네요. 그외에도 낙지탕탕이를 넣어보니 오트밀로 인식하는등 그다지 마음에 들지 않는 결과를 도출해내고 있습니다.
지금부터는 내 입맛에 맞는 커스텀모델을 구축해보도록 하겠습니다.
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Build Custom Model

먼저 분류를 원하는 객체를 고르고, 그 객체에 대한 다양한 이미지를 찾아 다운로드 합니다.
저는 김치찌개와 낙지탕탕이를 골라서 진행해보겠습니다.
주의해야할 점은, 각 클래스별 이미지가 11장 이상이어야 트레이닝이 가능하기 때문에 11장 이상으로 이미지를 모아줍시다.
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주의 : 이름에 들어가면 안되는 특문이 존재. 기본적으로 문자와 숫자는 가능. 되도록이면 문자와 숫자만으로 이름을 구성합시다.

다음으로, 모델을 생성하기 위해 Visual Recognition의 Classify Images Create Model을 클릭해줍니다.
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다운받았던 이미지들을 모두 업로드 해줍니다.
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업로드된 이미지들을 각 클래스로 분류해줍니다.
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분류가 완료되었다면 Train Model을 눌러 트레이닝을 시작합니다. 이미지의 개수에 따라 수분이 소요되니 끝날때까지 잠시 기다려줍니다.

트레이닝이 성공적으로 종료되고 나면 이제 커스텀 모델을 사용할 수 있습니다!
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커스텀 모델의 Overview 탭으로 이동하면 모델의 정보들이 짧게 요약되어 표시됩니다. 아래 사진 형광펜으로 표시된 부분이 API의 엔드포인트에서 내가만든 커스텀모델로 다이렉트 될수있는 식별자입니다.
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모델ID를 파악했다면 위에서 만들었던 web application 소스코드파일을 약간만 수정해줍시다.

function send_request(url){
    $.ajax
    ({
      type: "POST",
      url: "https://gateway.watsonplatform.net/visual-recognition/api/v3/classify?version=2018-03-19&classifier_ids=custom_1103983787&url=" + url,
      headers: {
        "Authorization": "Basic " + btoa("apikey" + ":" + "{apikey put here}")
      },
    success: function (response){
      console.log(response["images"][0]["classifiers"][0]["classes"][0])
      update_result(response);
      }
    });
};

url에 &classifier_ids={Model ID}를 추가해주시면 됩니다.

사실 눈치가 빠른 분들은 눈치를 채셨겠지만 맨처음의 web application소스코드는 food모델에 리퀘스트를 날리는것이 아니라 general모델로 리퀘스트를 날리고있습니다. 실제로 send_request함수를 보면 classifier_ids에 관한 정의가 없어 default로 들어가게 됩니다.
원문에도 별다른 언급이 없어서 내용 흐름따라 food모델로 리퀘스트를 날리는 줄 알았는데 아니었네요…

결과는 다음과 같습니다! 트레이닝하지 않았던 이미지를 입력값으로 주니 제대로 김치찌개라고 인식하는 모습을 확인할 수 있습니다!
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주의 : 이모델은 현재 김치찌개와 낙지탕탕이만 구분해낼수 있습니다. 더 다양한 음식을 구분해내고 싶다면 더많은 이미지! 더많은 클래스를 만들어봅시다!

Using Visual Recognition API with CLI

cli상에서도 아주아주 쉽게 api를 사용할 수 있습니다.

GET POST방식으로 리퀘스트를 보낼 수 있으며, 각 방식의 틀은 다음과 같습니다.

GET

curl -u "apikey:{api key}" "https://gateway.watsonplatform.net/visual-recognition/api/v3/classify?url={image 주소}&version=2018-03-19&classifier_ids={model id}"

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POST

curl -X POST -u "apikey:{api key}" -F "url={image 주소}" -F "classifier_ids={model id}" "https://gateway.watsonplatform.net/visual-recognition/api/v3/classify?version=2018-03-19"

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여러개 이미지 인식은 POST방식밖에 안됨! 시키고 싶다면 -F "url={image 주소}" 파라미터를 쭉쭉 붙이면됨
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더 자세한 파라미터 관련 설명은 다음 링크를 참조하세요.

https://cloud.ibm.com/apidocs/visual-recognition#classify-an-image

튜토리얼 끄읏

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참고

OVN-kubernetes network migration

Overview 오랜만에 작성하는 openshift관련 포스팅입니다. 최근 관리하는 클러스터(4.15)를 4.16으로 업그레이드 할 일이 생겨서 작업 중 아래와 같은 에러를 만났습니다. Cluster operator network should not be upgraded betwe...