Notice / Previous Week
[전체]
- 4/9, 4/16 미팅 없음.
[From Team 철]
[From Team 헌]
Memos
Coca는 시간적으로 힘들 수 있다. 기본적이 모델만을 사용해도 어느 정도 정확도가 확보될 것이다.
제품 사진과 원단 사진을 비교 원단에 어떤 필터링을 거쳤을 때 왜곡된 이미지인 상품의 사진이 나오는지 → 직관적이라 시도하기 쉽지만 진짜 true color가 아닐 수 있음. true color에 근사시킬 필요가 있음.
데이터 셋을 만들어주는 회사를 이용하는 것도 고려 대상, 문제는 이 데이터셋도 true color가 아니거나 원하는 데이터 형태가 아닐 수 있다. 의류에 집중한 데이터셋을 만들지 여러 사물에 대한 데이터셋을 만들지 생각해봐야 함.
일단 멀티모델은 나중에 필요하면 시도하는 방향으로
디스플레이 정보를 갖고 올 수 있으니 디스플레이에 의한 왜곡에 대해 이용자에게 경고를 줄 수 있음. 시간 여유가 되면 시도해볼 것.
도균님과의 미팅 결과 현실적으로 주제를 생각해보고 축소해 정해진 일정 안에서 할 수 있는 주제를 선정할 필요가 있다.
기본 모델로 어떤 모델을 사용할지, 모델을 학습시킬 방법을 생각해야 한다.
VS에 내장된 것은 에러가 너무 많음. Git CLI commands를(생활코딩으로 공부하면 좋음) 사용하는 것으로. 작업 할 때는 git pull → git add → commit, 이것도 실험 과정이니 tag 잘 설정할 것.
- CoCa가 아니더라도 수업 때 배우는 기본적인 모델 만으로도 충분히 성능이 나올 수 있다.
- dataset 얻는 방법 : 상품 상세 이미지와 함께 원단 사진 하나가 들어오면 제품 이미지 색상을 원단 사진의 색상으로 역으로 되돌리는 방법
- 원단 색상 샘플 이미지와 옷 색을 비교해서 어떤 필터를 씌웠을 때 의류 색상에서 샘플 이미지의 색으로 역으로 되돌리는 방법
- 따라서 일차적으로 원단 색상를 원본과 비슷하게 획득하는 방법을 찾는게 우선일듯
- dataset 만들어주는 회사(?)가 있는데 이 방식으로 dataset 얻는게 싸다면 이걸로 가도 좋을듯
- multimodal 잠시 치우고 원단 색상 이미지를 획득하는 것에 중점을 두자
결론
- 사용자의 모니터 성능에 따라 ‘실제 색상보다 디스플레이에 보이는 색상이 더 어두울 수 있음’ 경고 띄우는 것도 좋을듯
- 앞으로 해야할 거
- dataset 구축(원단 색상 이미지)
- 기본 모델을 쓸건데 무엇을 쓸거냐
조언
- ppt 가이드라인(notion에 적혀있으니 참고), 꼭 text 여야 할까?, 대부분이 시작은 거창하나 끝은 아무것도 없이 끝나는 경우가 많은데 HCI 분야에서 성과를 내기 위해서는 최대한 현실적인 주제를 가지는 것이 중요
- 계속 해보면 실행 가능할까 narrow down
Git CLI command
- Git 본격적으로 쓰기 전에 각자 익히는 시간 가지기
- 민철님께서 참고될 만한 링크 올렸으니 참고