📢 SSFAY 9기 SDC Korea 프로젝트
📢 Team. DADADA!
📢 23.08.21 ~ 23.10.06 (총 7주)
📢 삼성전자 SDC Korea 프로젝트 우수 2등
One Closet은 삼성 의류 관리 가전기기 고객들에게 컴퓨터 비전 기술 기반으로 더 편리하고 새로운 서비스를 제공하고 옷장 관리를 돕는 앱 서비스입니다.
의류 이미지에서 분류, 재질, 색상을 추출해 관리 코스를 추천하고 옷장에 등록된 의류 이미지를 직접 피팅할 수 있는 가상피팅 기능을 제공합니다.
Clothing.Care.mp4
- 의류 이미지에서 재질, 색상, 분류를 추출하고 재질에 따른 삼성 세탁, 건조, 에어드레서 코스를 추천해줍니다.
- 의류 정보에는 추가 정보를 입력할 수 있고 추가 정보를 바탕으로 한번에 옷을 찾아볼 수 있습니다.
Virtual.Try-On.mp4
- 모델 이미지에 의류 이미지(상의, 하의, 한벌옷)를 넣어서 가상 피팅한 결과를 받아볼 수 있습니다.
- 생성된 가상 피팅 결과 이미지를 달력에 등록해 코디 계획으로 등록할 수 있습니다.
- 사용자 필요에 따라 아이콘, 색상, 이름을 커스텀하여 옷장을 추가/삭제할 수 있습니다.
- 등록된 옷은 유저가 선택한 옷장에 등록되어 한 눈에 파악할 수 있고 가상 피팅에 사용됩니다.
- 사용자의 그 날의 코디를 등록하고 날짜별로 확인할 수 있습니다.
- 가상 피팅 기능을 이용해 특정 날짜의 코디 계획을 세울 수 있습니다.
https://minsung37.notion.site/OneCloset-API-b1079cc23d1243998b7d7369da41a52f?pvs=4
| 사이트 | 데이터 명 | 사이트 주소 |
|---|---|---|
| AI-hub | K-fashion 이미지 | https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=51 |
| deep-fashion | DeepFashion | https://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/DeepFashion.html |
yolov5을 사용하여 학습시켰습니다.- label은
clothings만 존재하여 의류가 감지되는지에 대한 여부만 판단해줍니다.
| 분류 | 내용 |
|---|---|
| 모델 | pytorch EfficientNet2_m |
| 정확도 | 89.43% |
| loss | 0.3277 |
| optimizer | Adam |
| learning rate | 0.0005 |
- 분류 라벨
- 면
- 니트
- 데님
- 쉬폰
- 패딩
- 트위드
- 플리스
- 가죽
- 코듀로이
| 분류 | 내용 |
|---|---|
| 모델 | pytorch EfficientNet_v2_s |
| 정확도 | 92.45% |
| loss | 0.2802 |
| optimizer | SGD |
| learning rate | 0.001 |
- 분류 라벨 (18종)
- 외투 - 코트, 재킷, 점퍼/짚업, 패딩, 가디건, 베스트
- 상의 - 긴팔티, 반팔티, 셔츠/블라우스, 니트웨어, 후드티, 민소매
- 하의 - 긴바지, 반바지, 롱스커트, 미니스커트
- 한벌옷 - 원피스, 점프수트
-
k-means clustering알고리즘을 이용하여 픽셀을 군집화한 후, 가장 유사한 색상으로 매핑하였습니다. -
유사 색상을 정확하게 판단하기 위해
CIELAB 색 공간을 사용하였습니다. -
분류 라벨 (19종)
블랙, 그레이, 그린, 네이비, 라벤더, 레드, 민트, 베이지, 브라운, 블루, 스카이블루, 옐로우, 오렌지, 와인, 카키, 퍼플, 핑크, 화이트, 다채색
| 김동현 | 김주용 | 김소연 | 정수정 | 지민성 | 송찬환 |
|---|---|---|---|---|---|
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| 멘토 | 안드로이드 | 의류 판단 & 재질 분류 | 종류 분류 & 색상 분류 | API | 인프라 & 가상피팅 |
