calista engine

calista engine

웹사이트의 미적 특성을 측정하는 딥 러닝 기반 엔진

논문: "Calista: 웹사이트 미학을 이해하고 평가하기 위한 딥 러닝 기반 시스템"

다음과 같이 인용:

 @article{DELITZAS2023,
	title = {Calista: A deep learning-based system for understanding and evaluating website aesthetics},
	journal = {International Journal of Human-Computer Studies},
	volume = {175},
	pages = {103019},
	year = {2023},
	issn = {1071-5819},
	doi = {https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2023.103019},
	url = {https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1071581923000253},
	author = {Alexandros Delitzas and Kyriakos C. Chatzidimitriou and Andreas L. Symeonidis}
}

사용방법

• 1단계: 미적 측면을 평가하려는 웹페이지의 URL을 삽입하세요.

• 2단계: 평가 프로세스가 완료될 때까지 몇 초간 기다립니다.

• 3단계: 미학 점수가 준비되었습니다!

전제 조건

• 도커
• Docker 작성

전개

1단계 - 사전 훈련된 모델 다운로드

여기에서 CNN/src/cnn_model/ 폴더에 모델을 다운로드하세요.

2단계 - 환경 변수(선택 사항)

프로젝트의 루트 폴더에 .env 파일을 추가하고 다음 변수를 설정합니다.

환경변수	설명
BASEURL	요청에 사용되는 기본 URL

3단계 - 실행

시작:

 docker-compose -f docker-compose.yml up --build

멈추다:

 Ctrl-C

분리 모드의 경우 :

시작:

 docker-compose -f docker-compose.yml up -d --build

멈추다:

 docker-compose down