TB2715 / final-project-level3-nlp-05

final-project-level3-nlp-05 created by GitHub Classroom

오늘 뭐 먹지? 🍚

Naver Boostcamp AI tech 3rd final project

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1. Who are we?

Team 외않되조?

👉 왜 안되는지 탐구해 나가며 문제를 해결합니다.

👥 Members

강나경	김산	김현지	정민지	최지연
Github	Github	Github	Github	Github

👥 contribution

• 강나경: streamlit (유저 피드백) 개발, query 속성 고도화, 발표
• 김산: 데이터 수집, 쿼리 테스트 및 추가, 응원
• 김현지: streamlit, fastapi, 발표 자료 제작
• 정민지: CLIP 모델링, streamlit 프로토타입 개발, 프로젝트 문제 정의
• 최지연: 음식 번역, query expansion
• 공통: 데이터 수집, query 분류체계 수립

2. Introduction

프로젝트 개요

• 개발 배경

  • 2019년에는 약 32%의 사용자가 “중식”과 같은 상위 메뉴를 주문하였으나, 2020년에는 상위 메뉴를 주문하는 경우가 27.4%로 줄어들어 단순히 “중식”을 검색하기 보다, “짜장면”, “마라탕”과 같이 구체적인 메뉴를 주문하는 경향이 늘어난 것을 확인 (배민트렌드 2021 25쪽 배달 앱 내 소비자의 다양한 메뉴 주문 경향)
  • 이러한 사용자 패턴을 기반으로 소비자들이 “다양한 메뉴 추천을 잘 하는 서비스”를 필요로 하지 않을까라고 생각하여 “나의 취향에 맞는 다양한 음식 메뉴를 추천하는 서비스”를 제안

• 주요 기능

  • 사용자가 입력/선택한 query를 만족하는 음식 메뉴를 제안
  • Input: 사용자 입력 문장 또는 선택 단어
    • e.g. 바삭바삭하고 매콤한 음식 먹고 싶어
    • e.g. "바삭한", "매콤한"
  • Output: 요구조건을 만족하는 음식 메뉴
    • e.g. 김치전

Data

• 이미지 데이터 총 221종
  • kaggle/food101
  • AI Hub/한국 이미지(음식) 소개
  • 웹 크롤링

Model

• CLIP을 활용한 text-image retrieval
• Query expansion
  • WordNet

3. Demo

4. Equipment & Software

• [OS] Linux version 4.4.0-59-generic
• [CPU / GPU] Intel(R) Xeon(R) Gold 5220 CPU @ 2.20GHz / Tesla V100-SXM2-32GB
• [Collaboration Tool] Git-hub / Slack / Notion
• [IDE] VSCode / PyCharm / Jupyter lab

5. Getting Started

Code structure

├── README.md
├── .gitignore
└── data
│   ├── dataset_v2
│   │   ├── eastern
│   │   ├── korean
│   │   └── western
│   ├── contry_data_path.json
│   ├── food_properties.json
│   ├── food_trans.csv
│   ├── query_list.json
│   └── to_english.json
└── src
    ├── _app.py
    ├── main.py
    └── utils.py

How to run

fastapi

python3 main.py

Streamlit

streamlit run _app.py --server.port=30002