이미지 객체 추출 및 분류:
사용자가 업로드한 이미지 데이터는 LabelImg를 사용하여 라벨링됩니다.
라벨링된 데이터는 PyTorch의 YOLOv5 모델을 통해 객체가 추출되고 분류됩니다.
맞춤형 레시피 제공:
사용자의 당뇨병 상태 및 영양 섭취 기준에 따라 맞춤형 레시피를 제공합니다.
레시피 데이터는 외부 데이터 포털 또는 시스템 내부의 레시피 데이터베이스에서 가져옵니다.
사용자와 데이터 연결:
RESTful API를 통해 사용자의 가입, 이미지 등록, 영양상태 업로드 등의 요청을 처리합니다.
데이터베이스와 클라이언트 애플리케이션 간의 통신을 관리합니다.
당뇨 관련 최신 뉴스 제공:
외부 뉴스 API와의 연동을 통해 사용자에게 실시간으로 당뇨 관련 최신 뉴스를 제공합니다.
사용자 인터페이스(UI)를 통해 뉴스 및 정보를 표시합니다.
사용자 정보 저장:
사용자의 식단을 기록할 달력을 제공하여 사용자의 정보를 저장하고 관리합니다   이걸 아키텍쳐 그림으로 그려주라

IT 지식이 풍부한 고양이 ‘요고’가 답변해 드려요.

죄송하지만, 제가 아키텍쳐 그림을 그릴 수는 없습니다. 그러나 제가 도와드릴 수 있는 방법이 있습니다. 먼저, 이미지 객체 추출 및 분류, 맞춤형 레시피 제공, 사용자와 데이터 연결, 당뇨 관련 최신 뉴스 제공, 그리고 사용자 정보 저장에 관한 각각의 요소를 에 대한 디자인을 어떻게 할지 고려해보는 것입니다. 그 후에, 이러한 요소들을 종합하여 전반적인 아키텍쳐를 설명할 수 있을 것입니다. 추가 질문이 있거나 어떤 부분을 더 자세히 알고 싶으시면 언제든지 물어봐주세요.