Springboot 整合 Java DL4J 實(shí)現(xiàn)時(shí)尚穿搭推薦系統(tǒng)(實(shí)例代碼)

更新時(shí)間：2024年10月24日 10:22:50 作者：月下獨(dú)碼

本文介紹了如何使用SpringBoot和JavaDeeplearning4j框架搭建一個(gè)時(shí)尚穿搭推薦系統(tǒng),文章詳細(xì)闡述了系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)集格式、Maven依賴配置、模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)代碼實(shí)現(xiàn),以及單元測(cè)試和預(yù)期輸出結(jié)果

Spring Boot 整合 Java Deeplearning4j 實(shí)現(xiàn)時(shí)尚穿搭推薦系統(tǒng)

一、引言

在當(dāng)今時(shí)尚潮流不斷變化的時(shí)代，人們對(duì)于個(gè)性化的穿搭需求越來(lái)越高。為了滿足用戶的這一需求，我們可以利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過(guò)分析用戶上傳的照片，為用戶推薦適合的服裝搭配。本文將介紹如何使用 Spring Boot 整合 Java Deeplearning4j 來(lái)實(shí)現(xiàn)一個(gè)時(shí)尚穿搭推薦系統(tǒng)。

二、技術(shù)概述

Spring Boot：Spring Boot 是一個(gè)用于快速開發(fā) Java 應(yīng)用程序的框架。它簡(jiǎn)化了 Spring 應(yīng)用程序的配置和部署，使得開發(fā)人員可以更加專注于業(yè)務(wù)邏輯的實(shí)現(xiàn)。
Deeplearning4j：Deeplearning4j 是一個(gè)用于深度學(xué)習(xí)的 Java 庫(kù)。它支持多種深度學(xué)習(xí)算法，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、**循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）**等。在本案例中，我們將使用 Deeplearning4j 來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別功能。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇：在本案例中，我們選擇使用**卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）**來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別功能。CNN 是一種專門用于處理圖像數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它具有良好的圖像識(shí)別能力。選擇 CNN 的理由如下：
- 局部感知：CNN 可以自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像中的局部特征，從而更好地識(shí)別圖像中的物體。
- 權(quán)值共享：CNN 中的卷積層可以共享權(quán)值，從而減少了模型的參數(shù)數(shù)量，提高了模型的訓(xùn)練效率。
- 多層結(jié)構(gòu)：CNN 通常由多個(gè)卷積層和池化層組成，這種多層結(jié)構(gòu)可以提取圖像中的不同層次的特征，從而提高了模型的識(shí)別準(zhǔn)確率。

三、數(shù)據(jù)集格式

數(shù)據(jù)集來(lái)源：我們可以從時(shí)尚雜志、時(shí)尚博客等渠道收集時(shí)尚穿搭的圖片作為我們的數(shù)據(jù)集。也可以使用公開的時(shí)尚穿搭數(shù)據(jù)集，如 Fashion-MNIST 數(shù)據(jù)集等。
數(shù)據(jù)集格式：我們將數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)為圖像文件的形式，每個(gè)圖像文件代表一個(gè)時(shí)尚穿搭的示例。圖像文件的命名格式為“穿搭類型_膚色_身材.jpg”，例如“休閑裝_白皙_苗條.jpg”。
數(shù)據(jù)集目錄結(jié)構(gòu)：我們將數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)在一個(gè)目錄中，目錄結(jié)構(gòu)如下：

dataset/
    |--休閑裝/
    |   |--白皙/
    |   |   |--苗條.jpg
    |   |   |--中等.jpg
    |   |   |--豐滿.jpg
    |   |--小麥色/
    |   |   |--苗條.jpg
    |   |   |--中等.jpg
    |   |   |--豐滿.jpg
    |   |--古銅色/
    |   |   |--苗條.jpg
    |   |   |--中等.jpg
    |   |   |--豐滿.jpg
    |--正裝/
    |   |--白皙/
    |   |   |--苗條.jpg
    |   |   |--中等.jpg
    |   |   |--豐滿.jpg
    |   |--小麥色/
    |   |   |--苗條.jpg
    |   |   |--中等.jpg
    |   |   |--豐滿.jpg
    |   |--古銅色/
    |   |   |--苗條.jpg
    |   |   |--中等.jpg
    |   |   |--豐滿.jpg
    |--運(yùn)動(dòng)裝/
    |   |--白皙/
    |   |   |--苗條.jpg
    |   |   |--中等.jpg
    |   |   |--豐滿.jpg
    |   |--小麥色/
    |   |   |--苗條.jpg
    |   |   |--中等.jpg
    |   |   |--豐滿.jpg
    |   |--古銅色/
    |   |   |--苗條.jpg
    |   |   |--中等.jpg
    |   |   |--豐滿.jpg

四、Maven 依賴

Spring Boot 依賴：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

這個(gè)依賴包含了 Spring Boot 的 Web 開發(fā)所需的組件，如 Spring MVC、Tomcat 等。
2. Deeplearning4j 依賴：

<dependency>
    <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
    <artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
    <version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
    <artifactId>deeplearning4j-nn</artifactId>
    <version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.deeplearning4j</groupId>
    <artifactId>deeplearning4j-ui</artifactId>
    <version>1.0.0-beta7</version>
</dependency>

這些依賴包含了 Deeplearning4j 的核心庫(kù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)和用戶界面庫(kù)。
3. 其他依賴：

<dependency>
    <groupId>javax.servlet</groupId>
    <artifactId>javax.servlet-api</artifactId>
    <version>3.1.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>commons-fileupload</groupId>
    <artifactId>commons-fileupload</artifactId>
    <version>1.3.3</version>
</dependency>

這些依賴包含了 Servlet API 和文件上傳組件，用于處理用戶上傳的照片。

五、代碼示例

模型訓(xùn)練代碼：

import org.datavec.image.loader.NativeImageLoader;
import org.deeplearning4j.nn.conf.ConvolutionMode;
import org.deeplearning4j.nn.conf.GraphVertex;
import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.inputs.InputType;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.ConvolutionLayer;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DenseLayer;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer;
import org.deeplearning4j.nn.graph.ComputationGraph;
import org.deeplearning4j.nn.weights.WeightInit;
import org.nd4j.linalg.activations.Activation;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.DataNormalization;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.ImagePreProcessingScaler;
import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j;
import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions;
import java.io.File;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class FashionRecommendationModel {
    private ComputationGraph model;
    public FashionRecommendationModel() {
        // 定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        NeuralNetConfiguration.ListBuilder builder = new NeuralNetConfiguration.Builder()
               .weightInit(WeightInit.XAVIER)
               .activation(Activation.RELU)
               .convolutionMode(ConvolutionMode.Same)
               .updater("adam")
               .l2(0.0005);
        // 輸入層
        int height = 224;
        int width = 224;
        int channels = 3;
        builder.graphBuilder()
               .addInputs("input")
               .setInputTypes(InputType.convolutional(height, width, channels));
        // 卷積層 1
        builder.addLayer("conv1", new ConvolutionLayer.Builder(3, 3)
               .nIn(channels)
               .nOut(32)
               .stride(1, 1)
               .build(), "input");
        // 池化層 1
        builder.addLayer("pool1", new ConvolutionLayer.Builder(2, 2)
               .stride(2, 2)
               .build(), "conv1");
        // 卷積層 2
        builder.addLayer("conv2", new ConvolutionLayer.Builder(3, 3)
               .nOut(64)
               .stride(1, 1)
               .build(), "pool1");
        // 池化層 2
        builder.addLayer("pool2", new ConvolutionLayer.Builder(2, 2)
               .stride(2, 2)
               .build(), "conv2");
        // 卷積層 3
        builder.addLayer("conv3", new ConvolutionLayer.Builder(3, 3)
               .nOut(128)
               .stride(1, 1)
               .build(), "pool2");
        // 池化層 3
        builder.addLayer("pool3", new ConvolutionLayer.Builder(2, 2)
               .stride(2, 2)
               .build(), "conv3");
        // 全連接層 1
        int numClasses = 3; // 假設(shè)穿搭類型有 3 種
        int numNodes = 1024;
        builder.addLayer("fc1", new DenseLayer.Builder()
               .nOut(numNodes)
               .activation(Activation.RELU)
               .build(), "pool3");
        // 全連接層 2
        builder.addLayer("fc2", new DenseLayer.Builder()
               .nOut(numClasses)
               .activation(Activation.SOFTMAX)
               .build(), "fc1");
        // 輸出層
        builder.addLayer("output", new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)
               .nOut(numClasses)
               .activation(Activation.SOFTMAX)
               .build(), "fc2");
        // 構(gòu)建計(jì)算圖
        model = new ComputationGraph(builder.build());
        model.init();
    }
    public void trainModel(String datasetPath) {
        // 加載數(shù)據(jù)集
        List<INDArray> images = new ArrayList<>();
        List<Integer> labels = new ArrayList<>();
        File datasetDir = new File(datasetPath);
        for (File categoryDir : datasetDir.listFiles()) {
            int label = Integer.parseInt(categoryDir.getName());
            for (File skinToneDir : categoryDir.listFiles()) {
                for (File bodyShapeDir : skinToneDir.listFiles()) {
                    for (File imageFile : bodyShapeDir.listFiles()) {
                        NativeImageLoader loader = new NativeImageLoader(224, 224, 3);
                        INDArray image = loader.asMatrix(imageFile);
                        images.add(image);
                        labels.add(label);
                    }
                }
            }
        }
        // 數(shù)據(jù)歸一化
        DataNormalization scaler = new ImagePreProcessingScaler(0, 1);
        for (INDArray image : images) {
            scaler.transform(image);
        }
        // 轉(zhuǎn)換為 ND4J 的數(shù)據(jù)集格式
        INDArray inputData = Nd4j.create(images.size(), 3, 224, 224);
        INDArray labelData = Nd4j.create(images.size(), 3);
        for (int i = 0; i < images.size(); i++) {
            inputData.putRow(i, images.get(i));
            labelData.putScalar(i, labels.get(i), 1.0);
        }
        // 訓(xùn)練模型
        model.fit(inputData, labelData);
    }
    public int predict(INDArray image) {
        // 數(shù)據(jù)歸一化
        DataNormalization scaler = new ImagePreProcessingScaler(0, 1);
        scaler.transform(image);
        // 預(yù)測(cè)
        INDArray output = model.outputSingle(image);
        int prediction = Nd4j.argMax(output, 1).getInt(0);
        return prediction;
    }
}

這段代碼定義了一個(gè)FashionRecommendationModel類，用于訓(xùn)練和預(yù)測(cè)時(shí)尚穿搭類型。在構(gòu)造函數(shù)中，定義了一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，包括輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層。在trainModel方法中，加載數(shù)據(jù)集并進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化，然后將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為 ND4J 的數(shù)據(jù)集格式，最后使用計(jì)算圖進(jìn)行訓(xùn)練。在predict方法中，對(duì)輸入的圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化，然后使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，返回預(yù)測(cè)的穿搭類型。

2.Spring Boot 服務(wù)代碼：

import org.deeplearning4j.nn.graph.ComputationGraph;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;
import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
@SpringBootApplication
@RestController
public class FashionRecommendationApp {
    private FashionRecommendationModel model;
    public FashionRecommendationApp() {
        model = new FashionRecommendationModel();
        model.trainModel("dataset");
    }
    @PostMapping("/recommend")
    public String recommend(@RequestParam("image") MultipartFile imageFile) throws IOException {
        // 讀取上傳的圖像文件
        InputStream inputStream = new ByteArrayInputStream(imageFile.getBytes());
        BufferedImage image = ImageIO.read(inputStream);
        // 將圖像轉(zhuǎn)換為 ND4J 的數(shù)組格式
        org.datavec.image.loader.NativeImageLoader loader = new org.datavec.image.loader.NativeImageLoader(224, 224, 3);
        INDArray imageArray = loader.asMatrix(image);
        // 使用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)
        int prediction = model.predict(imageArray);
        // 返回預(yù)測(cè)的穿搭建議
        switch (prediction) {
            case 0:
                return "休閑裝";
            case 1:
                return "正裝";
            case 2:
                return "運(yùn)動(dòng)裝";
            default:
                return "無(wú)法識(shí)別";
        }
    }
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(FashionRecommendationApp.class, args);
    }
}

這段代碼定義了一個(gè) Spring Boot 應(yīng)用程序，用于提供時(shí)尚穿搭推薦服務(wù)。在構(gòu)造函數(shù)中，創(chuàng)建了一個(gè)FashionRecommendationModel對(duì)象，并使用數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。在recommend方法中，處理用戶上傳的圖像文件，將其轉(zhuǎn)換為 ND4J 的數(shù)組格式，然后使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，最后返回預(yù)測(cè)的穿搭建議。

六、單元測(cè)試

模型訓(xùn)練測(cè)試：

import org.deeplearning4j.nn.graph.ComputationGraph;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals;
class FashionRecommendationModelTest {
    private FashionRecommendationModel model;
    @BeforeEach
    void setUp() {
        model = new FashionRecommendationModel();
    }
    @Test
    void testTrainModel() {
        model.trainModel("dataset");
        ComputationGraph trainedModel = model.getModel();
        assertNotNull(trainedModel);
    }
    @Test
    void testPredict() {
        model.trainModel("dataset");
        // 加載測(cè)試圖像
        org.datavec.image.loader.NativeImageLoader loader = new org.datavec.image.loader.NativeImageLoader(224, 224, 3);
        INDArray testImage = loader.asMatrix(new File("test_image.jpg"));
        int prediction = model.predict(testImage);
        // 根據(jù)測(cè)試圖像的實(shí)際穿搭類型進(jìn)行斷言
        assertEquals(0, prediction);
    }
}

這段代碼對(duì)FashionRecommendationModel類進(jìn)行了單元測(cè)試。在testTrainModel方法中，測(cè)試了模型的訓(xùn)練方法，確保訓(xùn)練后的模型不為空。在testPredict方法中，加載一個(gè)測(cè)試圖像，使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，并根據(jù)測(cè)試圖像的實(shí)際穿搭類型進(jìn)行斷言。

服務(wù)測(cè)試：

import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.mock.web.MockMultipartFile;
import org.springframework.test.web.servlet.MockMvc;
import org.springframework.test.web.servlet.request.MockMvcRequestBuilders;
import org.springframework.test.web.servlet.result.MockMvcResultMatchers;
import org.springframework.test.web.servlet.setup.MockMvcBuilders;
import java.io.FileInputStream;
@SpringBootTest
class FashionRecommendationAppTest {
    private MockMvc mockMvc;
    @Test
    void testRecommend() throws Exception {
        FashionRecommendationApp app = new FashionRecommendationApp();
        mockMvc = MockMvcBuilders.standaloneSetup(app).build();
        // 加載測(cè)試圖像
        FileInputStream fis = new FileInputStream("test_image.jpg");
        MockMultipartFile imageFile = new MockMultipartFile("image", "test_image.jpg", "image/jpeg", fis);
        // 發(fā)送 POST 請(qǐng)求進(jìn)行測(cè)試
        mockMvc.perform(MockMvcRequestBuilders.multipart("/recommend")
                       .file(imageFile))
               .andExpect(MockMvcResultMatchers.status().isOk())
               .andExpect(MockMvcResultMatchers.content().string("休閑裝"));
    }
}

這段代碼對(duì)FashionRecommendationApp類進(jìn)行了單元測(cè)試。在testRecommend方法中，使用MockMvc模擬發(fā)送 POST 請(qǐng)求，上傳一個(gè)測(cè)試圖像，并斷言返回的穿搭建議是否正確。

七、預(yù)期輸出

模型訓(xùn)練成功后，控制臺(tái)會(huì)輸出訓(xùn)練過(guò)程中的損失值等信息。
當(dāng)用戶上傳一張照片時(shí)，服務(wù)會(huì)返回一個(gè)穿搭建議，如“休閑裝”、“正裝”或“運(yùn)動(dòng)裝”。

八、參考資料

Deeplearning4j 官方文檔

Spring Boot 官方文檔卷

積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹

到此這篇關(guān)于Springboot 整合 Java DL4J 實(shí)現(xiàn)時(shí)尚穿搭推薦系統(tǒng)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Springboot Java DL4J 時(shí)尚穿搭推薦系統(tǒng)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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目錄

Spring Boot 整合 Java Deeplearning4j 實(shí)現(xiàn)時(shí)尚穿搭推薦系統(tǒng)

一、引言

二、技術(shù)概述

三、數(shù)據(jù)集格式

四、Maven 依賴

五、代碼示例

六、單元測(cè)試

七、預(yù)期輸出

八、參考資料

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目錄

Spring Boot 整合 Java Deeplearning4j 實(shí)現(xiàn)時(shí)尚穿搭推薦系統(tǒng)

一、引言

二、技術(shù)概述

三、數(shù)據(jù)集格式

四、Maven 依賴

五、代碼示例

六、單元測(cè)試

七、預(yù)期輸出

八、參考資料

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一、引言

二、技術(shù)概述

三、數(shù)據(jù)集格式

四、Maven 依賴

五、代碼示例

七、預(yù)期輸出

八、參考資料