사용하기에 적합하지 않은 썸네일을 추천해주는 것을 문제점으로 생각하고 이를 개선하는 것을 이 프로젝트의 목적으로 두었다.
아이디어는 다음과 같다.
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## 아이디어 및 사용 오픈소스
위에서 언급한 문제점을 개선하기 위해, 프레임을 의미있게 해주는 가장 중요한 요소를 '객체'라고 가정하였다.
추천해주는 프레임 내에 무조건 객체가 존재하도록 구현하기 위해 객체 탐지 모델인 [YOLO v3]((https://pjreddie.com/yolo/))를 사용했다.
동영상을 프레임으로 저장했을 때 화질이 떨어지는 문제점을 조금이나마 해결하기 위해 opencv의 가우시안 블러와 샤프닝을 위한 간단한 커널을 사용하였다.
프로젝트의 유효성 검증은 머신러닝 YOLO가 배포될 때 학습된 [COCO dataset](https://cocodataset.org)을 사용하였지만, [OIDv4_ToolKit-YOLOv3](https://github.com/EscVM/OIDv4_ToolKit)를 이용해 [Open Image](https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html)에서 데이터셋을 받아 [darknet](https://github.com/pjreddie/darknet) 학습을 진행하였다.
