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-Video vector list를 이용한 내용 기반 유튜브 영상 추천 시스템 개선안
-Research field
-Video Understanding
-Word Vectorization
-Tech Stack
-Tensorflow
-Gensim
-Django
-Vue.js
-Members
-profit_hunter
-팀명 Profit Hunter
-윤영빈(컴퓨터공학과, 2015104192)
-이태현(컴퓨터공학과, 2015104208)
-Links
-Youtube-8M Challenge
-Mediapipe
-How to run.
-필요한 라이브러리 설치
-python 3.5 ~ 3.7, node.js 12.16
-google mediapipe 설치 https://google.github.io/mediapipe/getting_started/install
-YouTube-8M feature extraction graph 설치 https://github.com/google/mediapipe/tree/master/mediapipe/examples/desktop/youtube8m (요구 사양 RAM 32GB 이상)
-2015104192/web/backend에서 requirements.txt 설치 (venv 사용 권장) -> pip install -r requirements.txt
-2015104192/web/frontend에서 package.json 설치 -> npm install
-모델 학습
-Train
-python train.py --frame_features --model=FrameLevelLogisticModel --feature_names='rgb,audio' --feature_sizes='1024,128' --train_data_pattern=/Train_데이터셋저장경로/train*.tfrecord --train_dir 2015104192/web/backend/yt8m/esot3ria/model --startnew_model --segment_labels
-Evaluation
-python eval.py --eval_data_pattern=/Eval_데이터셋저장경로/val*.tfrecord --train_dir 2015104192/web/backend/yt8m/esot3ria/model --runonce --segment_labels
-웹서버 가동
-1~6의 절차가 반드시 완료되어 있어야 합니다.
-2015104192/web/backend 디렉토리에서
-. env/bin/activate (가상환경 사용 시)
-python manage.py makemigrations
-python manage.py migrate
-python manage.py runserver
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