DRFとNuxtを使って画像分類（機械学習）をする① - atma-inc__blog

はじめに インターンしている小林です．この記事では，DRF（Djangoのいい感じのフレームワーク）を使って，APIを作るまで行います．記事は二編構成とし，一編はDRFによるAPI作成，二編はNuxtを用いてユーザが実際に入力することを想定してフロント作成します．具体的には，PyTorchのresnetを用いて，入力フォームから受け付けられた画像を推論して上位10位までの結果を表示させます．一編では，詳細な機械学習のアルゴリズムは説明せずに，APIを作る工程に重きを向けます．読者の対象はDRFを初めたての人が対象であり，機械学習の画像処理をある程度把握している人が対象となります． 構築したAPIは以下のような感じになります． 今回作るAPI画面 結果で返しているのはresnet-18に入力した画像を推論させ，確率値が高い上位10個を表示させています．用いてるモデルはImageNetの学習済

[kitone]

“DRF（Djangoのいい感じのフレームワーク）”