빅데이터 청년캠퍼스 2조

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세탁을 위한 fashion detection

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• 진행기간 2020.07.17 ~ 2020.09.10

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1. 개발배경

• 자취생들의 빨래에 대한 어려움 (세탁물 물빠짐, 줄어듬 등)
• 삼성, LG 등 기업들의 AI를 이용한 자동화 세탁기 출시 트렌드

2. 목표

• 자취생들에게 쉽게 빨래에 대한 정보를 전달하는 서비스 개발 및 세탁 자동화 시스템 구현

3. 팀 소개

유성호

• 팀장
• 개발 환경 구축, 프로젝트 관리, 발표, 분류 모델 평가, web 구현

정세환

• 모델 학습 자동화, 데이터 전처리, 분류 모델 평가, web 구현

신동환

• 학습 데이터수집, 라벨링 ,ppt 제작

김가연

• 학습 데이터수집, 라벨링 ,영상 편집

정승연

• 모델 학습 자동화

윤채영

• 학습 데이터수집, 라벨링 ,ppt 제작

4. 시스템 사용 Tool

5. 프로젝트 요약

• 공개되어있는 dataset과 crawling을 통해 의류 데이터 수집
• (시간 관계 상 상의만 진행)
• image의 상의 영역만 Boundary 처리
• 여러 deep learning model로 training 및 test 진행
• (VGG16, DenseNet, Inception V3, Inception-ResNet V2)
• accuracy 가장 높은 model로 구현(Inception V3)
• web application으로 서비스화 및 시각화
• 사용자가 사진 입력시 재질, 색, 소매길이를 인식
• 그에 맞는 세탁방법 제공

6. Requirement

• Keras version : 2.4.3
• Tensorflow version : 2.3.0

7. Code Explanation

We used google colab

• image data는 color, fabric, sleeve 3개의 category가 들어있는 image data 첨부

• image detection을 위해 필요한 pretrained model(fabric.h5, color10.h5, length.h5) 첨부

• Inferece.ipynb : optimizer 을 직접 epoch을 설정하며 구현한 model

• main.ipynb : model을 불러 시각화

• 주석을 참조해주세요

• ppt 참조

• 구현 결과 html 첨부