P-coding

인공지능 모델 선정 중 무겁지 않고, 빠른 학습이 가능한 모델을 찾아보다
MobileNet을 보게 되었고, 여러 블로그와 논문을 보고 정리하는 글이다.

MobileNet ( 경량 모델 )

• 모바일 및 임베 디드 비전 애플리케이션 용
• 깊이별로 분리 가능한 컨볼류션 사용 - 가벼운 깊이를 구축
• 소규모 네트워크에 관한 많은 논문들은 크기에만 초점을 맞추고 속도는 고려하지 않는데, MobileNet은 속도를 최적화 하는데 중점을 둔다. ( 물론 소규모 네트워크도 제공 하면서 )

Depthwise Separable Convolution

• MobileNet Model은 Depthwise Separable Convolution을 기반으로 한다.
• 표준 컨볼루션 ( standard convolution)을 두 단계로 분리하는 방법입니다.
• 두 단계는 Depthwise Convolution과 1 x 1 PointWise Convolution 이다.
  • Depthwise Convolution: 각 입력 채널에 단일 필터를 적용합니다. 즉, 각 채널은 독립적으로 필터링됩니다.
    • 필터 적용시 Input채널의 개수와 필터의 수는 동일하게 작동합니다.
  • Pointwise Convolution: 이 후, 1×1 크기의 필터를 사용하여 Depthwise Convolution의 출력들을 결합합니다.

기존 표준 컨볼루션( Standard Convolution )의 총 연산량

• Dk : 입력 값의 크기
• M : 채널 입력 수
• N : 출력 채널 수
• Df : filter 크기

Depthwise Separable Convolution

• Depthwise Convolution은 각 채널에 대해 개별적인 필터를 적용

Depthwise Separable Convolution

• Depthwise Convolution은 각 채널에 대해 개별적인 필터를 적용

Depthwise Separable Convolution + Pointwise Convolution 연산량

Mobile Net Body Architecture

• 초반부: 3×3 Conv + Depthwise Separable Convolution로 채널 확장
• 중반부: Depthwise Conv를 반복해 특징 추출
• 후반부: 1×1 Pointwise Conv로 연산량 줄이고 Global Average Pooling 적용
• 마지막: Fully Connected Layer + Softmax로 최종 분류

• 전체 연산량 중 **1×1 컨볼루션 (Pointwise Conv)**이 94.86% 차지 → 모델 최적화의 핵심!

Width Multiplier ( α )

• 경량 네트워크이긴 하나, 특정 사용 사례에 맞춰 더 작은 모델이 필요할 수 있다.
• Width Multiplier (α) 라는 매개변수를 도입하여 네트워크의 전체적인 채널 수를 줄이는 방식을 사용.
• 특정 레이어에서 **입력 채널 수(M)과 출력 채널 수(N)**를 α 배로 줄임.
  • 입력 채널: αM
  • 출력 채널: αN

ex) 기본 MobileNet에서 어떤 레이어의 필터 수가 64라면,

• α = 1.0 (기본 모델) → 64개
• α = 0.75 → 48개
• α = 0.5 → 32개
• α = 0.25 → 16개

MobileNet의 연산량과 파라미터 수는 α² 비율로 감소.

• 예를 들어 α = 0.5로 설정하면, 기본 모델 대비 연산량과 파라미터 수가 약 1/4로 줄어듦.

Resolution Multiplier ( ρ )

• MobileNet에서 입력 이미지와 내부 feature map 크기를 줄이는 하이퍼파라미터입니다.
• 연산량이 ρ² 비율로 감소 (해상도가 줄어들면 픽셀 개수가 제곱 비율로 감소하기 때문)

ex ) 이미지 해상도가 224, 224 라면,

• ρ = 1.0 → 해상도 유지 (224×224)
• ρ = 0.75 → 해상도가 75%로 감소 (192×192)
• ρ = 0.5 → 해상도가 50%로 감소 (112×112)
• ρ = 0.25 → 해상도가 25%로 감소 (56×56)

트레이드 오프 ( Trade-off )

• α를 줄이면 모델 크기가 감소하여 속도가 빨라지지만, 정확도도 떨어질 수 있음.
• 적절한 α 값을 선택하여 성능과 속도의 균형을 맞추는 것이 중요.
• 연산량이 ρ² 비율로 감소하여 속도가 빨라지지만, 정확도도 떨어질 수 있음.
• 하지만 해상도가 줄어들면 모델의 정확도가 낮아질 가능성이 있음

무거운 모델에 비해 다소 정확도가 낮을 수 있지만 ,
소규모 모델은 빠른 속도와 더 적은 리소스를 요구하는 장점이 있다.

이러한 점들을 고려하여 현재 모델을 배포할 환경에 맞는 선택을 하는 것이 중요하다.
또한, 데이터 가공 역시 중요한 요소이므로 이를 병행하여 고려하는 것이 좋다.

인공지능 모델을 만들었다면, 모델을 저장하고 활용할 수 있어야 한다.
이를 위해 Docker를 통해 이미지 빌드하고 Container를 실행하는 과정까지 
포스팅 하려고 한다.

이번 글에서는 이미 저장한 모델을 가지고 Docker 중점에서 작성된 글이다.

Docker 설치

다음 사이트를 통해 Docker를 다운 받아준다.

설치가 완료되었다면 컴퓨터를 다시 시작 해준다.

모델 로드 확인 ( app.py )

다음과 같은 코드를 통해 모델 로드를 확인한다.

모델을 저장할 때 환경과 동일하게 구성해야 함으로 그 때 사용했던 가상환경을 불러와 실행해 준다.

모델을 파일로 저장했다면 - 파일경로

model = tf.keras.models.load_model("model/모델 파일 경로")​

모델을 h5 파일로 저장했다면 - 파일

model = tf.keras.models.load_model("model/모델 파일 명.h5")​

from flask import Flask, request, jsonify
import tensorflow as tf
import numpy as np
import cv2
import os

# app = Flask(__name__)

model = tf.keras.models.load_model("./모델 경로")
print(model.summary())

flask HTTP 통신 테스트 ( app.py )

이미지 분류모델을 불러오고, 이미지를 보편적 크기인 ( 224, 224, 3 )로 resize 해준다.

이미지를 분류모델에 맞게 예측한 후 결과를 출력해 준다.

이 때 통신할 접속 경로는 (로컬호스트:5002/predict) 이다.

from flask import Flask, request, jsonify
import tensorflow as tf
import numpy as np
import cv2
from io import BytesIO
from PIL import Image

app = Flask(__name__)
model = tf.keras.models.load_model("./모델 경로")

def preprocess_image(image):
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

    image = cv2.resize(image, (224, 224))
    image = image.astype(np.float32) / 255.0
    image = np.expand_dims(image, axis = 0)

    return image

def predict(file):
    image = Image.open(BytesIO(file.read()))
    image = np.array(image)

    processed_image = preprocess_image(image)

    predictions = model.predict(processed_image)
    return predictions

@app.route('/predict',methods=['POST'])
def predict_image():
    if 'image' not in request.files:
        return jsonify({"error" : "Not found image file"}), 400
    
    file = request.files['image']

    if file.filename == '':
        return jsonify({"error" : "Not selected image file"}), 400
    
    
    result = predict(file)

    return jsonify({"result": int(np.argmax(result, axis=1)[0])})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=False, port=5002)

통신 확인

먼저 두 개의 명령 프롬프트를 실행한다.

1. conda

해당 가상환경을 실행 시키고 파일 위치로 이동 후 다음을 입력한다.

( 그렇다면 서버가 열릴 것이다. )

python app.py

2. cmd

이후 cmd에서 이미지파일과 함께 curl 명령어로 POST 요청을 한다.

이 때 상대경로가 아닌 절대경로로 C:부터 시작하여 전부 입력해준다.

• -X POST : HTTP POST 요청
• -F : multipart/form-data 형식 데이터 첨부
  • image필드 파일 이름=이미지파일경

curl -X POST -F "image=@이미지 절대 경로.jpg" http://127.0.0.1:5002/predict

이후 json 형태의 파일로 결과값이 돌아온다.

{"result":모델 예측 값}

Dockerfile 생성

가상환경 버전 확인

실행할 때와 같이 같은 버전으로 만들어줘야 한다. 때문에 가상환경의 라이브러리들의 버전을 먼저 확인하자

다음 명령어를 통해 버전을 확인 할 수 있다.

conda list

Docker build 시 사용할 라이브러리 버전 ( requirement.txt )

다음과 같이 버전을 적어준다.

gunicorn은 flask로 배포시에 개발 서버 모드로 실행된다.

WSGI (Web Server GateWay Interface) 서버를 사용하라는 경고

flask의 내장 서버는 개발용으로만 설계되었다.

numpy=1.23.0
python=3.9.18
opencv-python=4.11.0.86
tensorflow=2.10.0
flask=3.1.0
pillow= 11.1.0 #PIL
gunicorn==20.1.0 #flask warning

Dockerfile 생성

docker build할 파일을 생성한다. 

이는 txt파일로 생성한 후 확장자를 제거해준다.

# 파이썬 버전
FROM python:3.9

WORKDIR /app

# opencv에 필요한 라이브러리
RUN apt-get update && apt-get install -y \ libglib2.0-0 libsm6 libxext6 libxrender-dev libgl1-mesa-glx

# 라이브러리 버전 파일
COPY requirements.txt .

# 라이브러리 다운로드
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

# 5002 포트 개방
EXPOSE 5002

CMD ["gunicorn", "-w", "4", "-b", "0.0.0.0:5002", "app:app"]

Docker DeskTop 확인 후 실행

1. 다음 명령어를 통해 docker-desktop 가상환경이 존재하는지 확인

wsl -l -v

2. docker image build

-t : tag(이름) 설정 ex) 아래 명령어는 app이라는 이름을 가진 image 생성

. : 현재 디렉토리에서 Dockerfile를 찾아 build

docker build -t app .

3. docker container run

docker 이미지 기반으로 컨테이너를 실행

-p 5002:5002 -> 첫 번째는 호스트 머신, 두 번째는 컨테이너 내에서 사용할 포트

( localhost:5002 통해 접근하여 docker 5002 port에 전달 )

docker run -p 5002:5002 app

4. curl를 통해 post request

위와 같은 과정을 거쳤다면 cmd창에서 curl명령어를 통해 POST요청을 할 수 있다.

curl -X POST -F "image=@이미지 절대 경로.jpg" http://localhost:5002/predict