地域予測アプリケーション

このプロジェクトは、Next.jsで構築されたフロントエンドと、FlaskおよびPyTorchで構築されたPython APIから構成される地域予測アプリケーション。

アプリケーション構成

1. フロントエンド (Next.js)

• 場所: nextjs-app/ ディレクトリ
• 技術: Next.js (Reactフレームワーク)
• 役割: ユーザーインターフェースを提供し、画像のアップロードと予測結果の表示を行う。
• 実行ポート: http://localhost:3000
• APIとの連携: バックエンドAPI (http://localhost:5001/predict) に対して画像を送信し、予測結果を受け取る。

2. バックエンド (Flask API with PyTorch)

• 場所: プロジェクトルート (api.py)
• 技術: Flask (Webフレームワーク), PyTorch (機械学習ライブラリ)
• 役割: フロントエンドから送信された画像を受け取り、PyTorchモデルを使用して地域を予測し、結果を返す。
• 実行ポート: http://localhost:5001
• モデル: model.pth (DenseNet121の重み) と class_names.txt (クラス名) を使用して予測を行う。
• Python環境: venv/ ディレクトリ内の仮想環境で動作し、必要なライブラリ (Flask, Flask-CORS, torch, torchvision) がインストールされている。

ファイル構造の概要

location_prediction_project/
├── api.py                  # Flask APIスクリプト
├── class_names.txt         # 予測クラス名リスト
├── model.pth               # 学習済みPyTorchモデルの重み
├── save_model.py           # モデル学習・保存用スクリプト (学習済みモデルのアーキテクチャはDenseNet121)
├── commands.txt            # アプリケーション起動・停止コマンドのまとめ
├── README.md               # このファイル
├── .gitignore              # Git管理から除外するファイル・ディレクトリ
├── venv/                   # Python仮想環境
└── nextjs-app/             # Next.jsフロントエンドアプリケーション
    ├── pages/
    │   └── index.js        # メインのフロントエンドコード
    ├── public/
    ├── styles/
    ├── ...
    └── package.json