HAIT Lab Primary 東京3期 チームG 最終開発用リポジトリ
AIで栄養管理ができるwebアプリケーションをFlaskとYOLOで作りました。
webページに料理の画像をアップロードすると、自動で何の料理が写っているのかが認識され、そのカロリーや栄養素が表示されます。
＜実行の様子＞
＜実行できるようにするために＞
このリポジトリ中のstatic, templatesディレクトリと、judge_yolo.py, save_img.py, web.pyを自分のローカルのリポジトリに入れます。
YOLOを使うためにhttps://github.com/pjreddie/darknet からdarknetを自分のローカルのリポジトリにダウンロードします。
$ git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
$ cd darknet
コンパイルします。
$ make
確認のために以下のコマンドを実行してみます。
$ ./darknet
結果、usage: ./darknet <function>というエラーが出れば、darknetはちゃんと動いています。
続いて、自作データセット(私が作成したもの)で学習したモデルを利用するための準備です。
自身のdarknetディレクトリの中に次のファイルを入れていきます。
・darknet/data/にnames.list
・darknet/data/にobj.names
・darknet/cfg/にobj.data
・darknet/cfg/にyolo-obj.data
・darknet/backup/に学習済みモデルの重みのファイルを入れます。