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2024-2 '딥러닝기반데이터분석' 강의 과제: CNN Fine-Tuning | EfficientNet-B3를 파인튜닝하여 Chest X-Ray로 폐렴과 코로나를 분류하는 Project 진행 | 백엔드: FastAPI, 프론트엔드: Streamlit

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sohds/finetuned-model-serving

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finetuned-model-serving

2024-2 '딥러닝기반데이터분석' 강의 과제 2 'CNN Fine-tuning과 Serving'

  • Task:
    • CNN 기반의 모델을 Fine-tuning 할 것
    • 모델 서빙까지 실행해볼 것

Chest X-Ray로 폐 질환 분류하기

image image] image




Model Serve

Serving Pipeline

---
config:
  theme: neutral
  look: neo
  layout: dagre
---
graph LR
subgraph Frontend[Streamlit Frontend]
A[X-ray 이미지 업로드] --> B[이미지 보여주기]
B --> C[Backend로 보내기]
H[결과 받기] --> I[예측 보여주기]
I --> J[Probability Plot 보여주기]
end
subgraph Backend[FastAPI Backend]
    D[이미지 받기] --> E[이미지 전처리]
    E --> F[Feature Extraction<br/>EfficientNet-B3]
    F --> G[Custom Classifier]
    G --> K[Return Prediction]
end
C -->|HTTP POST| D
K -->|JSON Response| H
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2024-2 '딥러닝기반데이터분석' 강의 과제: CNN Fine-Tuning | EfficientNet-B3를 파인튜닝하여 Chest X-Ray로 폐렴과 코로나를 분류하는 Project 진행 | 백엔드: FastAPI, 프론트엔드: Streamlit

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