AWS 아키텍처 다이어그램에서 서비스 아이콘을 자동으로 탐지하고 분류하는 AI 시스템입니다.
AWS 클라우드 아키텍처 다이어그램에서 EC2, S3, Lambda 등의 서비스 아이콘을 자동으로 인식하여 다이어그램 분석을 자동화하는 프로젝트입니다. YOLOv8 기반 객체 탐지 모델을 사용하여 높은 정확도로 AWS 서비스 아이콘을 탐지합니다.
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│ 데이터 관리 │ │ 모델 학습 │ │ 웹 인터페이스 │
│ (MinIO) │ │ (YOLOv8) │ │ (Streamlit) │
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│ 라벨링 도구 │ │ 모델 배포 │ │ 실시간 탐지 │
│ (Label Studio) │ │ (ONNX/TensorRT)│ │ (웹/API) │
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hit_aws_object_detection/
├── 📊 데이터 관리
│ ├── data/ # 로컬 데이터 저장소
│ ├── AWS-Icon-Detector--4/ # 학습 데이터셋
│ └── DATA_MANAGEMENT.md # 데이터 관리 가이드
│
├── 🤖 AI 모델
│ ├── train.py # 모델 학습 스크립트
│ ├── train.ipynb # 학습 노트북
│ ├── data.yaml # 데이터 설정
│ └── runs/ # 학습 결과 저장
│
├── 🌐 웹 애플리케이션
│ └── streamlit-app/ # Streamlit 웹 인터페이스
│ ├── app.py # 메인 애플리케이션
│ ├── models/ # 배포용 모델
│ └── samples/ # 테스트 이미지
│
├── 🐳 인프라 관리
│ └── infra/ # Docker 기반 인프라
│ ├── compose.yml # 서비스 구성
│ ├── start.sh # 서비스 시작
│ └── stop.sh # 서비스 중지
│
├── 🛠️ 유틸리티
│ ├── modules/ # 공통 모듈
│ ├── utils/ # 유틸리티 함수
│ └── training-pipeline/ # 학습 파이프라인
│
└── 📋 문서
├── README.md # 프로젝트 가이드
└── requirements.txt # 의존성 목록
# 저장소 클론
git clone <repository-url>
cd hit_aws_object_detection
# 가상환경 생성 및 활성화
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Linux/Mac
# .venv\Scripts\activate # Windows
# 의존성 설치
pip install -r requirements.txtcd infra
./start.sh접속 정보:
- MinIO API: http://localhost:19000
- MinIO Console: http://localhost:9001
- Label Studio: http://localhost:8080
# 기본 학습 실행
python train.py
# 또는 Jupyter 노트북 사용
jupyter notebook train.ipynbcd streamlit-app
streamlit run app.py- MinIO 기반 저장소: 체계적인 데이터 라이프사이클 관리
- 자동 라벨링: Label Studio를 통한 효율적인 주석 작업
- 버전 관리: 데이터셋과 모델의 버전 추적
- YOLOv8 기반: 최신 객체 탐지 알고리즘 사용
- 다중 클래스: AWS 서비스별 아이콘 분류
- 실시간 추론: ONNX 최적화로 빠른 탐지
- Streamlit 기반: 직관적인 웹 인터페이스
- 실시간 업로드: 이미지 파일 즉시 분석
- 결과 시각화: 탐지 결과를 시각적으로 표시
- 정확도: 85%+ mAP (mean Average Precision)
- 속도: <100ms 추론 시간 (GPU 기준)
- 지원 클래스: 50+ AWS 서비스 아이콘
- OS: Linux (Ubuntu 20.04+)
- Python: 3.10+
- GPU: NVIDIA GPU (권장, CUDA 지원)
- 메모리: 8GB+ RAM
- 저장소: 50GB+ 여유 공간
ultralytics>=8.0.0 # YOLOv8 모델
torch>=2.0.0 # PyTorch
streamlit>=1.28.0 # 웹 인터페이스
opencv-python>=4.8.0 # 이미지 처리
minio>=7.1.0 # 객체 저장소# SVG 파일을 PNG로 변환
python utils/svg_to_png.py --input data/raw/svg/ --output data/processed/# Label Studio 접속
http://localhost:8080# 학습 실행
python train.py --data data.yaml --epochs 100 --imgsz 320# ONNX 변환
model.export(format='onnx', imgsz=320)cd streamlit-app
streamlit run app.py- 이미지 업로드: AWS 아키텍처 다이어그램 이미지 선택
- 자동 분석: AI 모델이 서비스 아이콘 자동 탐지
- 결과 확인: 탐지된 아이콘과 신뢰도 점수 확인
- 결과 다운로드: 분석 결과 이미지 저장
from modules.detector import AWSIconDetector
# 모델 로드
detector = AWSIconDetector('models/best.pt')
# 이미지 분석
results = detector.detect('path/to/diagram.png')
# 결과 출력
for detection in results:
print(f"서비스: {detection['class']}, 신뢰도: {detection['confidence']:.2f}")# .env 파일 생성
cp infra/env.example .env
# 환경 변수 편집
MINIO_ENDPOINT=http://localhost:19000
MINIO_ACCESS_KEY=minio
MINIO_SECRET_KEY=miniosecret
ROBOFLOW_API_KEY=your_api_key# 커스텀 데이터셋으로 학습
model.train(
data='custom_data.yaml',
epochs=200,
imgsz=416,
batch=16,
patience=20
)-
GPU 메모리 부족
# 배치 크기 줄이기 model.train(batch=4)
-
MinIO 연결 오류
# 서비스 상태 확인 cd infra && ./status.sh
-
모델 로딩 실패
# ONNX 모델 재생성 model.export(format='onnx')
- Fork 저장소
- Feature branch 생성 (
git checkout -b feature/amazing-feature) - Commit 변경사항 (
git commit -m 'Add amazing feature') - Push 브랜치 (
git push origin feature/amazing-feature) - Pull Request 생성
이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.
- 문서: DATA_MANAGEMENT.md
- 이슈: GitHub Issues에 버그 리포트
- 문의: 프로젝트 메인테이너에게 연락
🔍 AWS Diagram Object Detection - AWS 아키텍처 다이어그램의 자동화된 분석을 위한 AI 시스템