Nam's

어떤 모델을 써야할지 아직 감이 잘 안온다. 이미지 유사도 측정하는 모델을 좀 알아봐야겠다. 아래 두 글을 시작으로 더 알아볼 예정이다. 당근마켓 프로필 이미지 유사도 검사: https://medium.com/daangn/이미지-탐지기-쉽게-구현하기-abd967638c8e 스타일 모아 이미지 검색 방법: https://www.comworld.co.kr/news/articleView.html?idxno=50015 모델 학습에 앞서서 두 가지 Feature를 정했다. 디자인과 색상 이미지 전처리 단계에서 1.흑백처리 2.엣지추출을 하면 디자인 학습에 도움이 될 것 같다. 신발 segmentation 을 할 수 있다면 학습에 정말 큰 도움이 될 것 같다. 색상 유사도 측정 결과 신발의 바탕색과 로고와 같은 포..

신발 검색 엔진의 이미지 전처리 과정을 위해서 신발을 찾는 모델이 필요하다. Object Detection을 위해서 OpenCV, YOLO를 설치하고 테스트를 진행했다. 과일, 사람 같이 기본적인 물체는 잘 탐지되는 것 같다. 그런데 예상치 못한 문제가 생겼다. 신발을 못 찾는다.. YOLO에서 학습에 사용하는 COCO dataset과 ImageNet dataset에는 신발 class가 없다. (ImageNet에 러닝화는 있는데 신발은 없다..) YOLO를 customize 해야 될 것 같다. [Code] github: https://github.com/devnjw/ShoeSearch/tree/master/yolo 참고 자료: pysource.com/2019/06/27/yolo-object-detecti..

유튜버 조코딩 님의 영상에서 도움을 받았습니다. youtu.be/1b7pXC1-IbE 신발 이미지를 학습하기 위해서는 신발 이미지가 많~이 필요하다. 어떻게 신발 이미지를 모을 수 있을까? 가장 쉬운 방법으로는 네이버나 구글에서 신발 검색 결과를 모드 크롤링 해오는 것이다. 하지만, 우리 서비스에서 신발검색엔진에서 결과로 띄워주고 싶은 이미지는 "깔끔한 신발 이미지" 이다. 깔끔한 신발 이미지라 하면, 쇼핑몰에서 썸네일로 보여주는 신발 이미지 같은 것들을 말한다. 따라서 네이버, 구글이 아닌 쇼핑몰 신발 이미지를 크롤링 하기로 결정했다. 첫 번째 타겟은 무신사. 무신사에는 신발 검색 결과 256개 페이지에 각각 90개씩의 신발, 총 24146 개의 신발이 있다. [무신사 "신발" 검색 결과 이미지 크롤링..

깃헙 주소: github.com/devnjw/ShoeSearch 사용자가 사진을 넣으면 비슷한 신발을 찾아주는 서비스를 만들어보려고한다. 기본적인 시스템 구조는 다음과 같이 예상된다. Data 수집 -> Clustering 모델 학습 -> 신발 검색 웹 서비스