인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.11
- 수록면
- 712 - 715 (4page)
이용수
초록· 키워드
Measuring the quality of clothes and fabrics is an indispensable factor in the respect to the satisfactory of consumers and the profitability for the apparel companies. We propose a method to automatically detect the flaws in fabric, which is the main material of apparel products, without human involvement. In the absence of data on defect samples, synthetic abnormal data is generated using classical method. Using the synthesized data, we train convolutional neural network (CNN) to determine a given patch contains defects or not. The fabric is inspected whether or not it contains defects through trained CNN. In this paper, it is shown that deep learning can be applied to practical applications related to the clothing industry.
상세정보 수정요청해당 페이지 내 제목·저자·목차·페이지정보가 잘못된 경우 알려주세요!
목차
- Abstract
- I. 서론
- II. 배경 이론
- Ⅲ. 실험 방법 및 결과
- Ⅳ. 실험 결과 분석
- Ⅴ. 결론
- 참고문헌
참고문헌
참고문헌 신청최근 본 자료
