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

• 팀명 Profit Hunter
• 윤영빈(컴퓨터공학과, 2015104192)
• 이태현(컴퓨터공학과, 2015104208)

Links

• Youtube-8M Challenge
• Mediapipe

How to run.

필요한 라이브러리 설치

1. python 3.5 ~ 3.7, node.js 12.16
2. google mediapipe 설치 https://google.github.io/mediapipe/getting_started/install
3. YouTube-8M feature extraction graph 설치 https://github.com/google/mediapipe/tree/master/mediapipe/examples/desktop/youtube8m (요구 사양 RAM 32GB 이상)
4. 2015104208/web/backend에서 requirements.txt 설치 (venv 사용 권장) -> pip install -r requirements.txt
5. 2015104208/web/frontend에서 package.json 설치 -> npm install

모델 학습

1. 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 2015104208/web/backend/yt8m/esot3ria/model --startnew_model --segment_labels
2. Evaluation
   • python eval.py --eval_data_pattern=/Eval_데이터셋저장경로/val*.tfrecord --train_dir 2015104208/web/backend/yt8m/esot3ria/model --runonce --segment_labels

웹서버 가동

1~6의 절차가 반드시 완료되어 있어야 합니다.

• 2015104208/web/backend 디렉토리에서
  • . env/bin/activate (가상환경 사용 시)
  • python manage.py makemigrations
  • python manage.py migrate
  • python manage.py runserver