Notice / Previous Week
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[From Team 철]
[From Team 헌]
Memos
예비 발표 요약
무신사에는 가이드라인이나 규정이 없어 판매자마다 올리는 상품의 이미지에 차이가 크다. 실제로 무신사 상품 사진과 소비자가 수령한 옷의 색상에 큰 차이가 존재함. 판매자도 브랜드의 가치를 높일 수 있는 왜곡된 이미지를 사용하는 경우가 많다.
우리의 목표는 트루컬러딕텍션 모델을 통해 의류는 물론 다양한 산업에서 적용 가능한 솔류션을 제공하는 것이다.
주제 논의 과정에서 트루컬러딕텍션에 리뷰 데이터를 사용하는 방안 때문에 멀티 모델로 구상했다. 따라서 모델팀과 데이터팀을 나눠 연구를 진행하고 있다.
처음에는 고객의 퍼스널컬러를 찾아 그에 맞는 의류를 제공하는 어플리케이션을 생각했다. 그러나 이를 위해서는 트루컬러를 찾을 필요가 있다. 결국 의류 사진의 조명 등에 의해 왜곡된 이미지에서 진짜 색상을 찾는 주제를 잡게 되었다.
이에 대해 이미지에서 옷을 탐지할 수 있는지, 도미넌트 컬러를 찾을 수 있는지, 모델을 구성하는 것을 서브 문제로 갖고 있다.
모델을 구성에서 사진 데이터 뿐만 아니라 텍스트 등이 트루컬러딕텍션에 긍정적인 효과를 줄 수 있는지를 고민하고 있다. 때문에 멀티모델을 알기 위해 논문을 공부하고 있다.
추가로 백색 조명에서의 컬러가 그라운드 트루로 생각하고, 다른 조명 혹은 과보정된 이미지를 원단 색상으로 바꾸어주는(롤백) 모델에 대한 아이디어가 있었다.
리뷰 텍스트를 사용하는 것이 유용한가에 대한 고민이 있다. 효과를 알기 위해 coca를 통해 고민을 해결해보고자 한다.
아직 input과 output을 어떻게 갖고 갈지 고민하고 있어 이에 대한 조언이 필요하다.
코멘트
- PPT 수정 사항
- 제목 크기 28 이상, 내용 크기 18 이상 설정해야 멀리서 알아볼 수 있다.
- 디지스트 로고, 페이지 번호(질문자를 위해) 넣어야 한다.
- 슬라이드 마다 말의 내용과 ppt의 설명, 이미지의 비율이 적절해야 한다. 사람들은 발표를 듣기보다는 ppt에 집중한다.
- 지금까지 참고한 참고문헌의 저자/학회를 넣으면 좋다. Paper에서 배운점, 응용 대상을 소개하고, 중요한 paper의 figure를 넣어야 한다.
- Coca 모델이 무엇인지와 사용하려는 이유에 대한 설명이 필요하다.
- Gantt chart를 통해 계획을 보여주면 좋을 것 같다. 연구가 지속적으로 활성화 되는 것에도 도움이 된다.
- 연구에 대한 학술적 질문, 갖게된 의문을 만들어 오면 좋다.
- 마지막 페이지에 QNA를 넣어 조언을 받고자 하는 부분을 강조하면 좋다.
- 기타
- 학기가 시작하며 다들 시간이 없어 Coca 모델을 구현하더라도 연구에 도움이 될지 모르겠다.
→ 처음에는 열심히 하지만 중간고사, 기말고사 지나면 흐지부지된다. 현실적으로 짧은 시간에 할 수 있는 주제로 방향성을 잡는 것이 좋다. 적어도 방학 이전에는 주제를 정확히 잡아야 한다(교수님과의 미팅을 통해). 모델 개발은 방학 때 하면 된다. 1학기에는 주제를 정확하게 잡고 어떤 모델을 사용할지만 정해도 충분하다. 이것이 정해지지 않으면 결국 연구가 흐지부지된다.
- 아이디어가 맴도는 경우 해결을 어떻게 하냐, 멀티모델이 필요한가에 대한 의문
→ 멀티모델이 주목받는 주제이지만, 현실적이지 않을 수 있다. 현실을 보고 멀티모델을 버리는 것도 좋다. 주제를 낮춰서 결과를 내는 것이 좋다. 옷 차이를 보는 것에서 사람마다 색을 보는 관점이 다르기 때문에 오히려 리뷰 텍스트가 정확도를 낮출 수 있다. 이미지의 밝기에 대한 설문 데이터가 더 좋을 수 있다. 데이터를 수집할 때 그렇게 많은 인원이 필요하지는 않지만 현실적으로 수만개의 데이터를 만드는 것은 힘들다. 현실적인 주제를 잡아라 과거 UGRP 팀들도 결국에는 결과를 내지 못하고 보고서만 겨우 작성하는 경우가 많았다.
- 이미지에서 텍스트를 생성하는 모델로 텍스트를 만들고 이를 멀티모델인 넣는 것은 어떤지 궁금하다.
→ 해보지 않아서 의견을 주기 어렵다.
→ 여러 모델을 사용해 정확도를 비교하고 기존 모델을 갖고 와서 파인튜닝 하는 것도 생각해봐라.
- 텍스트가 오히려 더 value를 낮출 수 있다. 텍스트 보다는, 밝기나 척도를 직접 Survey해도 괜찮은 방법이다. 다만 몇 만개의 데이터 개수를 기대하긴 어려울 것(1년이란 시간이 짧음).. 그것이 UGRP의 한계가 아닐까 싶다.