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팀원명

• 나도엽
• 신승운

데이터셋 출처

https://www.kaggle.com/datasets/vikashrajluhaniwal/fashion-images

프로젝트 개요

• 이 프로젝트는 남/여 또는 상의/신발로 구성된 의류들을 인공지능을 통해 구별하는 프로젝트입니다.
• 이 프로젝트로부터 나온 인공지능은 남녀 구분의 경우 약 89%, 상의/신발 구분의 경우 98%의 높은 정확도로 의류를 구별합니다.

프로젝트 진행 순서

1. kaggle에서 데이터 수집
2. Oracle SQL로 데이터 가공
3. 데이터 분석
4. 인공지능 아키텍처 설계
5. Python 및 Pandas, Pytorch등 파이썬 라이브러리를 통해 인공지능 모델 구현
6. 모델 테스트

데이터 수집

다음의 웹 사이트에서 fraudTest.csv와 fraudTrain.csv를 다운로드 https://www.kaggle.com/datasets/vikashrajluhaniwal/fashion-images

데이터 가공

• Oracle SQL을 기반으로 하며, Oracle SQL Developer 툴을 사용함

사용된 컬럼들 정보

• PRODUCTID
• GENDER_SIMPLIFIED
• CATEGORY
• COLOR
• IMAGE

GENDER_SIMPLIFIED, CATEGORY, COLOR는 이미지 딥러닝에 사용될 각 모델의 target임.

데이터 분석

미완성

인공지능 아키텍처 설계

미완성

인공지능 모델 구현

모델은 py확장자를 사용하여 ipynb에서 import하는 식으로 구성

• 사용한 라이브러리들
  • numpy
  • os
  • shutil
  • pandas
  • matplotlib
  • Pytorch

모델 테스트

테스트 세트로 검증 결과,

• 남/녀 구분 정확도 89%를 보임
• 상의/신발 구분 정확도 98%를 보임

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따라하는 방법

1. Download from https://www.kaggle.com/datasets/vikashrajluhaniwal/fashion-images