인식 모델과 챗지피티로 만나는 최악의 요리 레시피!

표목차

1. 소개
2. 프로젝트 계획
3. 앱 개발
   • 앱의 동적인 섬 만들기
   • 앱에서 챗지피티와 컴퓨터 비젼 결합하여 레시피 생성
4. 야채 인식 모델 훈련
   • YOLO V8 모델을 사용한 훈련
   • 토마토, 브로콜리, 고추, 아보카도, 양파, 대파 등의 인식 결과
5. 챗지피티를 통한 레시피 생성
   • 레시피 생성 결과 확인
   • 레시피 인식 오류 수정
6. 앱 실행 및 레시피 생성
   • 비디오 선택 및 실행
   • 레시피 결과 확인
7. 야채 스캔 및 레시피 생성
   • 냉장고 속 야채 스캔
   • 컴퓨터 비전 앱을 통한 레시피 생성
8. 결과 확인
   • 야채 인식 결과 분석
   • 최종 레시피 결정
9. 결론
10. 홍보 및 교육 자료

🍳 레시피 생성 앱: 인식 모델과 챗지피티의 조합으로 만난 최악의 요리 레시피

안녕하세요 여러분! 오늘은 저희 Augmented Startups에서 진행 중인 프로젝트에 대해 소개합니다. 이 프로젝트는 컴퓨터 비젼과 챗지피티를 결합하여 먹을 수 없는 요리 레시피를 생성하는 앱을 개발하는 것입니다. 이 앱을 사용하면 여러분의 저녁 식사 계획을 망칠 수 있는 레시피를 만들 수 있습니다. 무엇보다도, 이 레시피를 직접 요리해 볼 수 있다는 점이 가장 재미있는 부분입니다. 저와 제 친구 Cola도 이 앱을 사용해 직접 요리해 볼 생각에 너무나 두근두근하네요.

1. 소개

이 프로젝트는 컴퓨터 비젼 기술과 인공지능 언어 모델인 챗지피티를 결합하여 먹을 수 없는 요리 레시피를 생성하는 앱을 개발하는 것을 목표로 합니다. 이 앱은 냉장고 속 야채를 스캔하고 인식한 야채들을 리스트로 보여주며, 이 정보를 챗지피티에 입력하여 레시피를 생성합니다. 생성된 레시피를 따라 요리를 할 수 있는데, 어떤 일이 벌어질지 모르는 재미있는 경험이 될 것입니다.

2. 프로젝트 계획

프로젝트를 시작하기 위해, 동적인 섬이나 대체되는 불필요한 기능을 제공하는 앱을 만들어야 합니다. 앱은 냉장고의 야채들을 스캔하며 인식 결과를 사용자에게 보여줄 수 있어야 합니다. 이를 위해 YOLOV8 모델로 야채를 인식하고 이를 적절한 형식으로 나타내는 알고리즘을 개발해야 합니다. 이렇게 인식된 야채들의 정보는 챗지피티 모델의 입력 데이터로 사용될 것입니다.

3. 앱 개발

앱의 동적인 섬 만들기

먼저, 냉장고 속 야채들을 스캔하고 인식 결과를 동적인 섬 형태로 시각화하는 기능을 개발해야 합니다. 이렇게 생성된 야채 섬은 사용자에게 냉장고 속 야채의 종류와 수량을 보여주는 역할을 합니다.

앱에서 챗지피티와 컴퓨터 비젼 결합하여 레시피 생성

다음으로, 사용자에게 보여지는 야채 섬 정보를 챗지피티에 입력하고, 챗지피티를 통해 레시피를 생성하는 기능을 추가해야 합니다. 챗지피티는 입력된 야채 정보를 분석하고, 먹을 수 없는 레시피를 생성합니다. 생성된 레시피는 앱 사용자가 요리를 할 때 사용할 수 있습니다.

4. 야채 인식 모델 훈련

요리 레시피를 생성하기 위해서는 냉장고 속 야채들을 인식하는 모델을 훈련해야 합니다. 이 프로젝트에서는 YOLO V8 모델을 사용하여 야채들을 인식하도록 할 것입니다. 토마토, 브로콜리, 고추, 아보카도, 양파, 대파 등을 포함한 야채들을 정확하게 인식할 수 있는 모델을 개발하기 위해 학습을 진행하였습니다.

YOLO V8 모델을 사용한 훈련

YOLO V8 모델은 컴퓨터 비전 기술 중 하나로, 실시간으로 객체를 탐지하고 분류할 수 있는 딥러닝 모델입니다. 이 모델을 사용하여 야채들을 인식하는 알고리즘을 훈련하고, 이를 앱에 적용하여 냉장고 속 야채들을 스캔하는 기능을 구현했습니다. 훈련된 모델을 통해 토마토, 브로콜리, 고추, 아보카도, 양파, 대파 등의 야채들을 인식할 수 있습니다.

토마토, 브로콜리, 고추, 아보카도, 양파, 대파 등의 인식 결과

훈련된 YOLO V8 모델을 사용하여 야채를 인식한 결과를 확인해 보았습니다. 사진과 비디오에서 토마토, 브로콜리, 고추, 아보카도, 양파, 대파 등을 정확하게 인식할 수 있는 것을 확인할 수 있었습니다. 다만, 몇 가지 오류가 있어 추가적인 훈련이 필요한 것으로 보입니다.

5. 챗지피티를 통한 레시피 생성

YOLO V8 모델로 야채를 인식한 후, 그 결과를 챗지피티 모델에 입력하여 레시피를 생성합니다. 생성된 레시피는 사용자가 요리를 할 때 참고할 수 있습니다.

레시피 생성 결과 확인

챗지피티를 통해 생성된 레시피 결과를 확인해 보았습니다. 몇 가지 실패하는 경우가 있었지만, 대체로 레시피가 잘 생성되는 것을 확인할 수 있었습니다. 야채를 잘못 인식하는 경우가 있어 아보카도를 브로콜리로 오인식하는 등의 문제가 있었지만, 추가적인 훈련을 통해 이러한 문제를 해결할 수 있을 것으로 예상됩니다.

레시피 인식 오류 수정

레시피 생성 중 발생한 인식 오류를 수정하기 위해 추가적인 훈련을 진행했습니다. 오 분석의 문제점을 개선하여 레시피 생성 결과의 정확도를 향상시킬 수 있었습니다. 인식 오류가 발생하지 않는 정확한 레시피 생성 결과를 얻기 위해 추세를 조절하면서 훈련을 시도했습니다.

6. 앱 실행 및 레시피 생성

인식 모델과 챗지피티를 결합한 앱을 실행하여 레시피를 생성하는 과정을 진행합니다. 사용자는 앱을 실행하고 요리할 야채를 선택한 후 레시피를 생성할 수 있습니다. 이 과정에서 사용자는 레시피가 생성되는 과정을 비디오로 확인할 수 있습니다.

비디오 선택 및 실행

레시피를 생성하기 위해 사용할 비디오를 선택하고 실행합니다. 이미지 인식을 통해 야채를 스캔하고, 챗지피티 모델에 입력으로 사용될 야채 정보를 추출합니다. 이러한 과정을 비디오 형태로 확인할 수 있습니다.

레시피 결과 확인

레시피 생성이 완료되면 결과를 확인할 수 있습니다. 비디오 속에서 인식된 야채로부터 생성된 레시피를 확인할 수 있습니다. 재밌는 경험을 위해 레시피를 따라 요리해 볼 수 있습니다.

7. 야채 스캔 및 레시피 생성

사용자는 냉장고 속 야채를 스캔하고 그 정보를 기반으로 레시피를 생성할 수 있습니다. 컴퓨터 비전 앱을 사용하여 야채를 인식하고, 챗지피티를 통해 레시피를 생성하는 과정을 거칩니다.

냉장고 속 야채 스캔

냉장고 속 야채를 스캔하여 인식할 야채들의 정보를 추출합니다. 이 정보는 챗지피티 모델에 입력됩니다.

컴퓨터 비전 앱을 통한 레시피 생성

컴퓨터 비전 앱은 인식한 야채들의 정보를 챗지피티 모델에 입력하여 레시피를 생성합니다. 생성된 레시피는 사용자가 실제로 요리를 할 때 참고할 수 있습니다.

8. 결과 확인

야채 인식 모델을 사용해 레시피를 생성한 결과를 확인해 보았습니다. 일부 인식이 정확하지 않은 경우도 있습니다. 하지만, 모델의 자신감 임계값을 높여 정확도를 높일 수 있을 것으로 예상됩니다. 이러한 결과를 토대로 최종 레시피를 결정할 수 있었습니다.

야채 인식 결과 분석

YOLO V8 모델을 사용해 인식한 야채들의 결과를 분석해 보았습니다. 토마토, 브로콜리, 고추, 아보카도 등을 정확하게 인식하는 모습을 볼 수 있었습니다. 그러나, 야채 종류에 따라 오인식이 발생하는 경우도 있었습니다.

최종 레시피 결정

인식 결과와 챗지피티 모델의 생성 레시피를 고려하여 최종 레시피를 선택하였습니다. 레시피를 토막내어 볼 때에도 토마토, 브로콜리, 고추, 아보카도 등이 잘 인식되는 것을 확인할 수 있었습니다.

9. 결론

이 프로젝트를 통해 먹을 수 없는 요리 레시피를 생성하는 앱을 개발하였습니다. 냉장고 속 야채들을 스캔하고, 인식 모델과 챗지피티를 결합하여 재미있는 레시피를 생성할 수 있습니다. 하지만, 아직까지 인식 오류가 발생하는 문제가 있습니다. 오차를 줄이기 위해 모델 훈련과 파라미터 조정을 계속해서 진행할 필요가 있습니다.

10. 홍보 및 교육 자료

이 외에도 저희가 제공하는 다양한 홍보 및 교육 자료가 있습니다. 개인적으로 많은 개발자들과 교류하고 소통할 수 있는 WhatsApp 그룹에 가입하거나, 튜토리얼을 통해 저의 이상한 프로젝트를 만들어보는 등 많은 가치있는 내용들을 경험해 볼 수 있습니다. 프로젝트를 통해 여러분 자신만의 인공지능 주도 카오스를 창조해 보는 경험을 해 보신다면, 상점 웹사이트(store.orgments.com)에서 모든 코드를 얻을 수 있습니다.

하이라이트

• 컴퓨터 비전과 챗지피티를 결합한 먹을 수 없는 요리 레시피 생성 앱 개발
• 훈련된 YOLO V8 모델을 사용하여 야채 인식
• 챗지피티 모델을 통해 레시피 생성
• 레시피 생성 과정과 결과를 비디오로 확인
• 냉장고 속 야채 스캔 및 레시피 생성
• 인식 모델 개선을 위한 추가 훈련

FAQ

Q: 이 앱은 어떻게 사용하나요? A: 앱을 실행하고 레시피를 생성할 야채를 선택한 후 레시피를 생성할 수 있습니다.

Q: 어떤 야채들을 인식할 수 있나요? A: 토마토, 브로콜리, 고추, 아보카도, 양파, 대파 등을 인식할 수 있습니다.

Q: 레시피 생성 결과가 항상 정확한가요? A: 초기에는 일부 인식 오류가 있을 수 있으나, 추가적인 훈련을 통해 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

Q: 이 앱을 통해 만들어진 요리는 맛있을까요? A: 요리의 맛은 개인의 기호에 따라 다를 수 있습니다. 하지만, 이 앱은 먹을 수 없는 요리 레시피를 생성하는 것이 목표입니다.

참고 자료

• store.orgments.com