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Descripci贸n del Proyecto: El proyecto consiste en desarrollar un predictor de outfits, el cual toma una imagen de una prenda de ropa como entrada y genera una descripci贸n detallada de c贸mo y cu谩ndo usar dicha prenda. La descripci贸n incluye informaci贸n sobre el clima adecuado, la ocasi贸n, la actividad, la tendencia, los colores y el rango de costo de la prenda.
Entradas: Imagen de una prenda de ropa. Salidas:
Descripci贸n de la prenda, incluyendo: Clima (14-16掳C, 10-13掳C, 16-20掳C, +21掳C) Ocasi贸n (casual, cl谩sico, oversize, rom谩ntico, vintage, deportivo, minimalista) Actividad (actividad f铆sica: s铆 o no) Tendencia (c谩lidos, neutros o fr铆os) Colores ('Rojo Vig铆a', 'Azul Cielo Radiante', 'Verde Musgo Regenerador', 'Naranja Amanecer', 'Lavanda Serena', 'Amarillo Girasol', 'Rosa Melocot贸n', 'Gris Niebla', 'Turquesa Para铆so', 'Burdeos Profundo') Costo ('$100-$500', '$500-$1,000', '+$1,000')
Preparaci贸n de Datos: Las im谩genes se etiquetan manualmente y se dividen en conjuntos de entrenamiento y prueba. Se organizan en directorios adecuados para ser procesadas por el modelo.
Entrenamiento del Modelo: Se utiliza el modelo preentrenado MobileNetV2, adaptado con nuevas capas para clasificar las prendas. El modelo se entrena utilizando t茅cnicas de aumento de datos para mejorar la generalizaci贸n.
Predicci贸n y Descripci贸n:
Una vez entrenado, el modelo toma una imagen como entrada y genera una descripci贸n 煤nica combinando las etiquetas predichas.
Este proyecto es parte de una clase de Chatbots en la Universidad del ITAM.