StreamlitとFastAPIで非同期推論MLアプリを作る
StreamlitはPythonだけでwebアプリを作ることができるツール（ライブラリ）です。フロントに関する知識がほとんど不要なため、簡単なダッシュボードやデモアプリを作るのに適しています。公式のページでは様々なサンプルアプリが公開されています。 ところで機械学習（特に深層学習）モデルでは、例えば画像1枚あたり数秒の推論時間がかかることもあります。Streamlitは機械学習のデモアプリ用途としても適していると思いますが、推論に時間がかかる場合にいちいち推論完了を待つのは退屈かもしれません。ここではPythonのwebフレームワークであるFastAPIを組み合わせることで、推論を非同期で行う画像認識アプリケーションを作ります。 コードはこちらに配置しました。 アプリ内容 StreamlitによるGUIは以下のようになります。画像をアップロードし、「Submit」ボタンを押すことで画像認識
Python&Plotlyを使って、OCR結果を画像上でインタラクティブに可視化する
概要 OCRを使った文字読み取りの開発をしていると、読み取られたテキストと画像と見比べて結果の確認をすることがよくあります。読み取られたこの文字は画像のどこから出てきたのかとか、単語の区切りが不自然なときになぜそうなったのかとかといった確認の際には、テキストとその座標から画像中の該当箇所を見つける必要があり、人間が目視で行うにはなかなか大変な作業です。物体認識などのタスクでは、画像上に四角形のバウンディングボックスを物体名のラベルとともに描写して可視化していますが、OCRの読み取りの場合は文字が画像上で密に配置されていたりと、画像上に直接描写するには情報量が過多になってしまいます。なるべくインタラクティブに操作出来る形で情報を表示し、必要な部分だけを確認できるようにしたい場合が多いです。 この記事では、OCR読み取りの結果を画像上に描写して、インタラクティブに結果を確認する方法を紹介します
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