fashion_forecast

이미지를 클릭하면 시연 영상을 볼 수 있습니다.

1. 개요

　딥러닝 모델로 사용자의 옷차림을 분석해 날씨와 적합한지 판단해주는 웹 애플리케이션

2. 기술 스택

• 프론트엔드: ReactJS
• 백엔드: NodeJS, ExpressJS, Flask
• 데이터베이스: MySQL
• 머신러닝 학습: PyTorch, Keras

3. 딥러닝 모델 구축 개요

　입력한 이미지에서 의상의 종류와 기장을 반환하는 Multi-label Image Classification Model 구축

　1) 데이터셋

　　AI허브의 K-Fashion 이미지 데이터셋(https://aihub.or.kr/aidata/7988):

　　총 1,200,000건 분량의 의상 이미지와 그에 맞는 스타일 및 세부속성이 레이블링된 데이터셋

　2) 학습시킨 모델 개요

　

4. 향후 보완점

　1) 모델구축 면

　　학습과정:

　　　hyperparameter 튜닝 자동화 툴을 도입해 다양한 실험을 시도해 모델 보완

　　검증과정:

　　　모델의 accuracy(%) 측정 시 예측값과 정답 사이의 유사성을 고려해 부분점수를 부여하는 로직 포함시켜 검증과정 보완

　　　　예) 현재는 블라우스를 셔츠라 예측하거나, 7부소매를 긴팔이라고 예측하는 등 유사한 예측을 한 경우에 부분점수를 주지 않기 때문에 accuracy가 실제 성능보다 낮아보이는 착시가 발생함

　2) 기능구현 면

• 옷차림을 상의/하의/아우터/원피스 나눠서 받지 않고 한 번에 받고 예측값을 반환해주는 UI로 보완 가능
• 조건문이 아닌 머신러닝 모델을 통한 추천으로 옷차림 추천기능 보완 가능