Welcome to FASI 🙋🏻‍♂️

• '인공지능이 분류하는 나의 패션은?'이라는 주제의 딥러닝 프로젝트: 패션 스타일 분류 앱 'FASI'
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문제 정의

• 데이터에 대해 접하고 난 후 데이터를 활용한 초개인화 서비스를 만들고 싶은 마음이 컸다.
• 만약 패션에 관련된 커뮤니티가 형성되고, 개개인의 옷사진을 분석하여 데이터화할 수 있다면 추천 알고리즘에 큰 도움이 되지 않을까란 생각을 했다. 굳이 커뮤니티가 아니더라도 각종 SNS 등에 게시된 사진으로도 개인화 광고 등에 유용하게 쓰일 거라 판단했다.
• 여러가지 패션 스타일을 고유한 특징점을 찾아 기계 학습으로 분류할 수 있을 지에 대한 가설로 시작한 프로젝트이다.

데이터 파이프라인

• 셀레니움 활용하여 무신사 커뮤니티의 스트릿 스냅 이미지 크롤링 하여 로컬에 저장한다.
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• 플라스크(Flask) & 헤로쿠(Heroku)를 이용하여 웹 어플리케이션을 구축 및 배포하였다.
• AWS S3과 연동 이용자의 업로드 이미지 행동 데이터가 자동으로 로드되도록 만들었다.

딥러닝 모델링

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• 이미지를 인식하기 위한 패턴을 찾는데 유용한 CNN 모델을 사용했다.
• 기존 수집 데이터에서 추가 크롤링을 하고 'ResNet-50'을 이용한 전이 학습 후 7가지 클래스에서 60% 정확도의 성능을 가진 모델을 완성했다.

간략 회고

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• 패션 스타일 자체가 사람도 구분하기 애매할 정도로 정답이 없는 분야라고 할 수 있기 때문에 딥러닝의 학습 자체가 어려웠을 것 같다.
• 사람들은 굉장히 다양한 포즈와 배경에서 사진을 찍기 때문에 사진 전체적으로 분류 학습을 한 것이 아쉬운 진행이라고 생각한다.
• 객체 탐지나 분할을 사용했다면 훨씬 좋은 모델을 만들 수 있을 것 같다.
• 조금 더 공부한 후에 추후 보완을 진행해보고 싶다.

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