코드 링크: https://colab.research.google.com/drive/1KqwVM4K8dU8z2eKzgswSjl6wz3cWFSx-?usp=sharing
이 프로젝트의 목적은 MobileNetV2를 포함한 다양한 전이 학습 모델을 사용하여 의류 분류기를 개발하고, 모델의 성능을 평가하는 것입니다. 이 모델은 총 8개의 의류 클래스 (예: LongPants, Sleeveless, Shoes 등)에 대한 분류 작업을 수행합니다. CNN 베이스라인 모델을 먼저 개발한 후, 전이 학습 모델을 적용해 성능을 향상시키고, 최종적으로 MobileNetV2를 기반으로 학습한 모델을 선택했습니다.
의류 이미지 데이터는 총 4500장으로 구성되었으며, 각 이미지는 8개의 클래스 중 하나에 속합니다:
데이터는 학습을 위해 90%(4050장)가 사용되었고, 10%(450장)는 테스트용으로 분리되었습니다.
데이터 예시
