Python 이미지 크롤러로 쉽고 효율적인 데이터셋 구축하기

최근 머신러닝과 딥러닝 프로젝트에서 가장 중요한 요소 중 하나가 바로 고품질의 데이터셋입니다. 특히 컴퓨터 비전 관련 작업에서는 다양한 이미지가 필수적이죠. 오늘은 제가 활용하고 있는 강력한 이미지 수집 도구인 AutoCrawler 프로젝트를 소개해 드리려고 합니다.

AutoCrawler: 머신러닝을 위한 데이터 수집의 게임 체인저

AutoCrawler는 Google과 Naver 이미지 검색 결과에서 키워드 기반으로 대량의 이미지를 자동으로 수집하는 Python 기반 오픈소스 도구입니다. 이 도구는 몇 가지 키워드만 입력하면 수백, 수천 개의 이미지를 자동으로 다운로드하여 정리해주는 강력한 기능을 제공합니다.

주요 기술 스택

• Python: 코드의 핵심 언어
• Selenium: 웹 브라우저 자동화 및 이미지 URL 추출
• ChromeDriver: 자동화된 Chrome 브라우저 제어
• Multiprocessing: 병렬 다운로드로 수집 속도 최적화
• Requests: 효율적인 HTTP 요청 처리
• PIL/Pillow: 이미지 검증 및 처리

왜 AutoCrawler인가?

머신러닝 엔지니어나 연구자라면 데이터 수집에 소요되는 시간이 얼마나 큰지 잘 알고 계실 겁니다. AutoCrawler는 이 시간 소모적인 작업을 획기적으로 줄여줍니다:

1. 멀티스레드 처리: 여러 이미지를 동시에 다운로드하여 수집 시간을 대폭 단축
2. 다중 검색엔진 지원: Google과 Naver 검색 결과를 모두 활용해 다양한 이미지 확보
3. 얼굴 검색 모드: 인물 데이터셋 구축에 특화된 기능 제공
4. 고해상도 옵션: 썸네일이 아닌 원본 이미지 다운로드 지원
5. 데이터 불균형 감지: 키워드별 이미지 수의 불균형을 자동 감지하여 균형 잡힌 데이터셋 구축
6. 프록시 지원: 대규모 크롤링 시 IP 제한 회피 가능

실제 활용 사례

저는 이 도구를 다음과 같은 프로젝트에 활용했습니다:

• 객체 인식 모델 훈련을 위한 다양한 제품 이미지 수집
• 감정 분석 AI 개발을 위한 다양한 표정 이미지 데이터셋 구축
• 스타일 전이 알고리즘 테스트를 위한 예술 작품 이미지 수집

단 몇 시간 만에 수천 개의 이미지를 확보할 수 있었고, 이는 프로젝트 진행 속도를 크게 향상시켰습니다.

기술적 개선점

최근에는 hajunho의 저장소에서 Mac M1/M2 아키텍처 지원을 위한 코드 최적화를 진행했습니다:

# Mac ARM64 아키텍처에 최적화된 설정 적용
if is_mac_arm:
    print("Mac ARM64 아키텍처에 최적화된 설정 적용")
    chrome_options.add_argument('--disable-features=TranslateUI')
    chrome_options.add_argument('--disable-blink-features=AutomationControlled')

또한 오류 처리와 진단 기능을 대폭 강화하여 안정성을 높였습니다:

# 네트워크 타임아웃 감지 및 처리
except (ReadTimeoutError, ConnectTimeoutError, 
        requests.exceptions.ReadTimeout, 
        requests.exceptions.ConnectTimeout) as e:
    print(f'다운로드 타임아웃 - {e}')
    fail_count += 1
    continue

시작하는 방법

hajunho의 AutoCrawler는 다음과 같이 간단하게 사용할 수 있습니다:

1. 저장소 클론: git clone https://github.com/hajunho/AutoCrawler.git
2. 의존성 설치: pip install -r requirements.txt
3. ChromeDriver 설치: brew install --cask chromedriver (Mac) 또는 직접 다운로드
4. keywords.txt 파일에 검색할 키워드 입력 (한 줄에 하나씩)
5. 실행: python main.py

다양한 옵션으로 세부 조정도 가능합니다:

python main.py --threads 8 --full true --limit 500

Mac 사용자를 위한 특별 팁

Apple Silicon(M1/M2) Mac 사용자라면, 이제 최적화된 버전을 사용할 수 있습니다. 다음 명령어로 ChromeDriver를 설치하세요:

brew install --cask chromedriver
xattr -d com.apple.quarantine /opt/homebrew/bin/chromedriver

이후 프로젝트를 실행하면 ARM64 아키텍처에 맞게 최적화된 설정이 자동으로 적용됩니다.

데이터 과학자의 필수 도구

데이터는 현대 AI의 핵심 연료입니다. 그리고 AutoCrawler는 이 연료를 빠르고 효율적으로 확보할 수 있는 강력한 도구입니다. 개인 프로젝트부터 대규모 연구까지, 필요한 이미지 데이터를 몇 번의 키보드 입력만으로 확보할 수 있습니다.

Kaggle이나 공개 데이터셋에서 원하는 이미지를 찾기 힘들다면, AutoCrawler를 활용해 자신만의 맞춤형 데이터셋을 구축해보세요. 여러분의 다음 AI 프로젝트를 한 단계 업그레이드할 수 있을 것입니다.

프로젝트 기여하기

이 프로젝트는 오픈소스로, 누구나 개선에 참여할 수 있습니다. 버그를 발견하셨거나 새로운 기능을 제안하고 싶으시다면, GitHub 저장소에 이슈를 등록하거나 풀 리퀘스트를 보내주세요.

주의 사항

모든 웹 크롤링 도구와 마찬가지로, 수집한 이미지의 저작권과 이용 약관을 반드시 확인하세요. 연구 및 개인 용도로만 사용하는 것을 권장합니다.

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이 도구가 여러분의 데이터 수집 워크플로우를 혁신적으로 개선해주길 바랍니다. 질문이나 개선 제안이 있으시면 GitHub 저장소에 이슈를 등록하거나 댓글로 남겨주세요!

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