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kimgayeon430/travel-mission-photo-embedder
travel-mission-photo-embedder is a image feature extraction model from kimgayeon430. Use it for the image feature extraction task on the model card, and read the license before you ship it in a product. It is set up for onnxruntime. The card lists the license as mit.
Travel Mission 앱의 2단계 사진 인증 보조 신호용 이미지 임베딩 모델.
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Updated Sep 10, 2026
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From the Hugging Face model README
Travel Mission 앱의 2단계 사진 인증 보조 신호용 이미지 임베딩 모델.
미션 대표 이미지와 사용자 촬영본의 코사인 유사도로 "같은 카테고리 안에서 이 미션의 대상을 찍었는가"를 판정에 결합한다(분류만으로는 미션 유형 만 볼 수 있음).
미션 분류기(apple/mobilevit-small 파인튜닝)의 pooled feature 를 그대로 임베딩으로
재사용하려 했으나, "같은 카테고리·다른 대상" 분리도(ROC AUC)가 0.60 에 그쳤다.
분류 헤드로 파인튜닝되며 feature 가 클래스 판별 방향으로 붕괴한 탓이다.
openai/clip-vit-base-patch32 이미지 인코더는 같은 지표에서 0.76 (int8 양자화 후 0.762).
| 인코더 | 전체 AUC | 맛집 | 체험 | 투어 | 쇼핑 |
|---|---|---|---|---|---|
| MobileViT pooled | 0.60 | 0.63 | 0.66 | 0.63 | 0.60 |
| CLIP ViT-B/32 (이 모델) | 0.76 | 0.92 | 0.88 | 0.81 | 0.70 |
| 파일 | 내용 |
|---|---|
photo_embedder_int8.onnx | CLIP ViT-B/32 이미지 인코더 (get_image_features), int8 동적 양자화, ≈ 89 MB |
photo_embedder_preprocessor.json | 전처리 상수 (224 center-crop · mean/std 정규화 · 채널 반전 없음) |
photo_embedder_version.txt | 버전 문자열 (clip-vit-base-patch32) |
pixel_values float32 [batch, 3, 224, 224]embedding float32 [batch, 512] — L2 정규화 전. 앱/사전계산 스크립트에서 정규화한다.(x-mean)/std
(mean [0.481, 0.458, 0.408], std [0.269, 0.261, 0.276]), RGB 유지# graduation_project/ml
python export_clip_image_encoder.py --out photo_embedder.onnx --quantize
앱은 최초 사진 인증 시 resolve/main/photo_embedder_int8.onnx 를 받아 filesDir 에 캐시한다.
데이터셋: kimgayeon430/travel-mission-photos.