웹데모(Web demo)

요구사항(Requirements)

데모 서버는 몇몇 의존성 파일들을 지닌 파이썬이 요구된다. 의존성 파일들을 당신이 설치해놓았음을 확실시 하기위해, pip install -r examples/web_demo/requirements.txt를 실행시켜주시고, 또한 당신의 PYTHONPATH에 있는 파이썬 Caffe 인터페이스를 컴파일 해놓았음을 확실시하라. (설치 안내서를 확인하라)

당신이 참조 CaffeNet 모델과 이미지망 보조 데이터를 모두 얻어놓았는지 확실히하라:

./scripts/download_model_binary.py models/bvlc_reference_caffenet
./data/ilsvrc12/get_ilsvrc_aux.sh

확인: 만약 실행에 문제가 있다면, 보조 파일을 다시 다운로드를 해보아라.

실행(Run)

파이썬 examples/web_demo/app.py을 실핼시키는 것은 데모서버를 띄우며 http://0.0.0.0:5000에 접속할 수 있게끔 해준다. 당신은 웹서버의 디버그 모드를 사용할 수 있으며, 혹은 다른 포트로 전환할 수도 있다.

% python examples/web_demo/app.py -h
Usage: app.py [options]

Options:
  -h, --help            show this help message and exit
  -d, --debug           enable debug mode
  -p PORT, --port=PORT  which port to serve content on

어떻게 "최대치의 정확도"결과를 보장하나요?(How are the “maximally accurate” results generated?)

넛셀(nutshell)에서는: 이미지망 예측들은 앞 잎 노드들에서 만들어졌지만, 프로젝트의 조직화가 앞 잎 노드들에게 최상위에서 '독립체'를 사용해, 더 일반적인 부모노드을 통해 합쳐짐을 허락한다. "최대치의 정확도" 결과를 제공하기위하여, 우리는 최대치의 특정한 예측치에부터 높은 정확도를 얻기위해 "물러난다". 데모에서 불러와진 bet_file은 그들 사이의 정보 이득 측정만큼이나 모든 관련있는 이미지망 노드들의 이름과 그래프의 구조를 제공한다. 더 많은 정보에 대해, CVPR 2012에서 논문 "당신의 배팅을 양쪽에 걸어 위험을 분산시켜라(Hedging your bets)."를 보아주기를 바란다.

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