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Python, R 교육
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딥러닝 / 머신러닝 이론교육
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팀 프로젝트
세탁을 위한 fashion detection
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진행기간 2020.07.17 ~ 2020.09.10
1. 개발배경
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자취생들의 빨래에 대한 어려움 (세탁물 물빠짐, 줄어듬 등)
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삼성, LG 등 기업들의 AI를 이용한 자동화 세탁기 출시 트렌드
2. 목표
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자취생들에게 쉽게 빨래에 대한 정보를 전달하는 서비스 개발 및 세탁 자동화 시스템 구현
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사진에서 옷의 재질을 인식해 재질에 따른 세탁법 제공
3. 팀 소개
유성호
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팀장
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개발 환경 구축, 프로젝트 관리, 발표, 분류 모델 평가, web 구현
정세환
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모델 학습 자동화, 데이터 전처리, 분류 모델 평가, web 구현
신동환
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학습 데이터수집, 라벨링 ,ppt 제작
김가연
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학습 데이터수집, 라벨링 ,영상 편집
정승연
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모델 학습 자동화
윤채영
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학습 데이터수집, 라벨링 ,ppt 제작
4. 시스템 사용 Tool
5. 프로젝트 요약
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공개되어있는 dataset과 crawling을 통해 의류 데이터 수집
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(시간 관계 상 상의만 진행)
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image의 상의 영역만 Boundary 처리
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여러 deep learning model로 training 및 test 진행
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(VGG16, DenseNet, Inception V3, Inception-ResNet V2)
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accuracy 가장 높은 model로 구현(Inception V3)
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web application으로 서비스화 및 시각화
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사용자가 사진 입력시 재질, 색, 소매길이를 인식
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그에 맞는 세탁방법 제공
6. Requirement
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Keras version : 2.4.3
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Tensorflow version : 2.3.0
7. Code Explanation
We used google colab
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image data는 color, fabric, sleeve 3개의 category가 들어있는 image data 첨부
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image detection을 위해 필요한 pretrained model(fabric.h5, color10.h5, length.h5) 첨부
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Inferece.ipynb : optimizer 을 직접 epoch을 설정하며 구현한 model
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main.ipynb : model을 불러 시각화
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주석을 참조해주세요
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ppt 참조
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구현 결과 html 첨부
