Clothing Style Classificaion Using CNN (Convolutional Neural Network) For Recycled Clothing In Africa

Q: 이 논문에서 정의한 의류 스타일 분류란 무엇인가?

의류 스타일 분류는 딥러닝 기술, 특히 CNN을 활용하여 재활용 의류의 이미지를 분석하고 옷의 유형을 식별하는 과정이다. 이는 의류의 재활용 가능성을 높이고, 지역의 기후, 인구, 연령 등에 따라 적절한 목적지로 의류를 효율적으로 분배하기 위한 자동화된 분류 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다.

Q: CNN 모델을 활용한 의류 분류 시스템은 재활용 의류 산업에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, CNN 모델을 활용한 의류 분류 시스템은 현재 수동으로 이루어지는 재활용 의류 유통 시스템의 비효율성을 개선한다. 이는 의류 유형을 자동으로 식별하여 적절한 목적지로의 분배 정보를 제공함으로써, 불필요한 의류 폐기물을 줄이고 재활용률을 높여 환경 오염 완화에 기여할 수 있다.

Edward Choi

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: Edward Choi (Brooks School, Massachusetts)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2018 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2018.12

수록면: 2,144 - 2,146 (3page)

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The current problem today in the recycling clothing industry is that the distributing system is manual. Thus, when the recycled articles are sent to different locations in Africa, only a small portion could be re-worn due to the inadequate type of clothing and is thrown away. To solve this problem, this project explores how Deep Learning using Convolutional Neural Networks (CNN) increases the recyclability of clothes and the efficacy of distribution based on the region’s climat ... 전체 초록 보기

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