OCR Serving

수식 인식기 배포

Members.

김익재 | 남지인 | 이주남 | 이진성 | 장형주 | 최길희

Architecture

데모 페이지 작동 영상

demo.mp4

Stack

• Flask
• js
• torch
• docker

model weight

학습된 모델을 다운 링크 입니다. core/weight 디렉토리 안에 넣고 모델 불러오는 함수 호출 할때 인자로 해당 파일 경로를 넣어야 합니다.

• SATRN : Download

Docker build & Run

기본적으로 Docker와 nvidia-docker 가 해당 서버 또는 로컬에 설치 되어 있어야 합니다.

Instance 환경

• OS: ubuntu16.04
• SERVER : GCP(n1-standard-4) CPU 4, RAM 15GB
• GPU : NVIDIA Tesla T4
• cuda: 11.3.1, cudnn:8

docker build 예시

# build
docker bulid -t unnamed_ocr . 
# run
docker run --gpus all -it -p 8000:5000 unnamed_ocr
python3 p4_ocr.py

model 사용 예시

from Model.web_inference import OCRModel

# model initialize
model = OCRmodel( token_path = token_path,
            model_path = model_path
         )
# model load
model.load()

# inference
sequence_str, latency = model.inference( image = image )
# iamge = numpy.arr 형태의 이미지 vector (cv2로 불러온)