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아이펠 대전 1기

AI로 의류 데이터화 및 알고리즘 웹 어플리케이션 제작

R-CNNCoCo DatasetMMDetection
[프로젝트 개요]
저희는 <의류 디텍션과 segmentation>을 주제로 아이펠톤을 진행했습니다.
포스트 코로나 시대, 언택트 구매 행렬에 힘 입어 수많은 오프라인 매장들이 온라인 판매를 시작했습니다. 인터넷 쇼핑몰 시장의 확대로 온라인 의류 구매가 폭발적으로 증가했지만, 의류 이미지를 데이터화하는 것은 여전히 어려운 상황입니다.
위에 보이시는 이런 이미지들은 사람이 직접 segmentation 작업을 하고 있습니다. 따라서 저희는  의류 이미지를 데이터화시키는 detection 및 segmentation을 진행하기 위한 모델 구현이 필요하다고 생각했습니다.  저희의 목표는 다음과 같습니다.

  1) 이미지 내 의료 이미지를 인식할 수 있는 효과적인 알고리즘 개발.
  2) 인식된 의료 이미지에 경계를 입혀 배경을 분리하는 효과적인 알고리즘 개발.

이를 위해 의류 데이터화, 환경 구축 모델 학습, 하이퍼 파라미터 최적화, 웹 구현 이렇게 네 가지 역할로 나눠서 진행했습니다.
[프로젝트 과정]
프로젝트는 9주간 진행이 되었는데요. 첫 주에는 기획 단계를 통해서 방향성을 설정하고 아이디어 도출을 하기 위해 노력했습니다. 이후에는 RCNN 기보의 논문들을 읽으면서 기초 단계를 탄탄히 했고요. 11월 2일부터 열리는 데이콘 대회에 참가해서 모델을 구현하기도 했습니다.

여기까지가 저희 중간 발표까지 설명드린 내용이었고 중간 발표 이후에 데이콘에서 만든 모델 기반, 웹 앱 서비스 구현/배포에 집중하였습니다. 데이터셋은 다양한 쇼핑몰 사진을 기반으로 한 K-패션 이미지고, 데이터 사이즈는 Test set이 9만 5천 장, Train set이 9만 5천 장. test set 8천 장입니다.

저희는 MMDetection을 사용을 해서 모델을 구현을 했는데요. MMDetection은 Object detection이랑 Instance segmentation을 다루는 모델들이 하나의 툴 박스 안에서 작동 하고 있고, 플랫폼화돼있기 때문에 fidoch 기반의 소스 코드를 사용합니다. MMDetection 모델들은 모듈화가 되어 있어 제작이 간편했고, 모든 박스와 마스크 연산이 GPU에서 동작하기 때문에 다른 플랫폼보다 속도가 빠른 것이 특징입니다.
[결과물]
이건 저희 데모 영상인데요. 코드 실행을 통해 저희 데모 페이지를 열어줍니다. 옆에는 저희 팀원들에 대한 정보가 있습니다. 홈 화면에서 이미지를 로딩을 시키면 로딩 이미지가 나타나면서, 잠시 후에 이렇게 segmentation된 정보를 볼 수가 있습니다. 다른 사진을 적용해도 같은 결과물이 나오는 것을 볼 수가 있습니다. 아이나이즈를 이용한 웹 배포를 최종 목표로 하였는데, 사실 체크 포인트 파일 크기가 너무 커서 그런지 제대로 동작을 하지는 않았습니다.
[프로젝트를 마무리하면서...]
우선 제일 좋았던 점들은 팀원들 간의 팀워크가 좋아서 다들 어느 정도 만족스럽게 프로젝트를 진행할 수 있었고, 좀 아쉬운 점이 있다면 하드웨어 성능이 한계가 있다는 점? 앞서 말씀드렸던 모델들을 거의 1회 폭, 2회 폭 정도밖에 학습시키지 못했다는 것이 조금 아쉬웠습니다. 그리고 배포 시에 파일 경로를 제대로 읽지 못해서 아이나이즈를 통한 배포용 서비스를 개발하지 못한 것이 조금 아쉬웠습니다.
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