1. Mirror-Look 소개

웹캠으로 사용자의 의상 실시간으로 입력받은 후 날씨를 기반으로 입고 있는 의상에 대한 조언을 제공하는 서비스

2. 스토리보드 및 와이어프레임

3. 프로젝트 구성

1. 데이터셋

   • DeepFashion
   • DeepFashion2

2. 기술 스택 및 라이브러리	분류	Tools	목적
   Server	Flask	웹 서버 구동
   Interface	React	사용자 인터페이스
   DB	MongoDB	데이터베이스

4. 구현 기능

1. 필수 구현
   • 1순위 : 이미지 업로드로 입력받은 사용자의 의상 분류
   • 2순위 : 위치에 따른 날씨 정보 기반으로 해당 의상에 대한 조언 제공
   • 3순위 : 카카오 로그인 API 적용
2. 선택 구현
   • 1순위 : OOTD 캘린더 (당일 입력받은 유저 의상을 캘린더에 사진으로 저장)
   • 2순위 : 재질에 따른 세탁방법 추천(정보제공)

5. 세부 일정

인공지능 모델 학습 완료 전까지는 학습 데이터 사진 및 고정된 라벨링을 통해 개발 진행

• 1주차

  • ~ 5월 14일: 기획 및 스토리보드, 와이어프레임 작성 마무리, 환경설정

• 2주차

  • 프론트엔드
    1. 테스트 API 완성 전 : 전체 레이아웃, 로그인, 로그아웃 화면 구성(~18일)
    2. 테스트 API 완성 후 : 위치 정보 제공 동의, 메인 기능 페이지 개발 시작
  • 백엔드
    1. 테스트 API 완성 전 : 프론트엔드 개발을 위한 백엔드 테스트 API 개발(~18일)
    2. 테스트 API 완성 후 : 카카오 로그인 및 메인 기능 페이지 관련 API 개발
  • 인공지능 학습 및 개발, 모델 중간 검토(서비스 제공, 달력, 세탁정보 제공)

• 3주차

  • 프론트엔드 : OOTD 캘린더 파트 구현
  • 백엔드 : OOTD 캘린더 파트 구현
  • 인공지능 학습 및 개발, 모델 중간 검토(서비스 제공, 달력, 세탁정보 제공) 후 메인 기능 모델 검증

• 4주차

  • 프론트엔드 : 세탁 정보 제공 파트 구현
  • 백엔드 : 세탁 정보 제공 파트 구현
  • 인공지능 학습 및 개발, 모델 중간 검토(서비스 제공, 달력, 세탁정보 제공) 후 세탁 정보 관련 모델 검증

• 5주차

  • VM 배포 및 배포상 오류 검토 및 수정
  • 최종 발표 자료 준비 및 시연 검토

6. 역할