모델 추론하기
Lookout for Vision 모델 추론하기
호스팅된 모델을 API를 사용해서 이미지에 대한 이상 탐지를 수행합니다. 이상 탐지 결과는 csv형태로 S3에 저장됩니다.
- Cloud9 콘솔에서 터미널에 들어갑니다. 아래 코드를 복사하여 붙여넣기합니다. 아래 코드는 추론 결과가 현 시간을 반영하도록 시스템 Timezone을 변경합니다. xxxxxxxx를 복사해 두었던 S3 버킷 명의 숫자로 수정하고 코드를 실행합니다. 서버의 images 폴더에 추론에 사용될 300개의 이미지가 있으며, Lookout for Vision API를 사용해 1초에 1개의 이미지에 대한 이상 탐지를 수행합니다. 추론 결과는 터미널에 출력되고 코드가 완전히 실행되는 데 약 5분이 소요됩니다.
sudo ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Seoul /etc/localtime
python3 run.py lookout-for-vision-workshop-xxxxxxxx
- 코드 실행을 기다리는 동안 추론 결과와 실행한 코드를 살펴봅니다. Lookout for Vision API는 이미지에 대한 추론 결과로 제품의 이상 탐지 결과(IsAnomalous)와 신뢰도(Confidence)를 반환합니다. 코드 22번째 줄 부근에서 anomaly_threshold를 0.7로 정의했습니다. IsAnomalous가 True이면서 신뢰도가 0.7 이하인 제품에 대해서 ReinspectionNeeded의 값을 True로 설정합니다. 그리고 이 값을 결과 파일에 작성하고 이후 활용합니다.
- 코드 실행이 끝나면 Lookout for Vision 콘솔에서 추론한 이미지 수와 anomaly로 탐지된 이미지의 갯수 및 비율을 확인합니다. 그동안 탐지한 anomaly의 수를 그래프로 확인할 수 있습니다.
S3에 저장된 추론 결과 확인하기
- S3 버킷(lookout-for-vision-workshop-xxxxxxxx)의 result 폴더에서 생성된 추론 결과가 csv 형태로 저장된 것을 확인할 수 있습니다.
