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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김희숙 (광주과학기술원)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제22권 제4호
발행연도
2021.4
수록면
689 - 696 (8page)
DOI
10.9728/dcs.2021.22.4.689

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본 논문에서는 개인별 맞춤형 인공지능 패션 코디네이션 서비스를 제공할 수 있는 프레임워크를 마련하기 위해서 iMaterialist Fashion Attribute Dataset에서 제공되는 패션 이미지 데이터 세트를 대상으로 Mask R-CNN 딥러닝 알고리즘을 이용하여 패션 요소를 검출하였다. 총 8 에폭으로 패션 요소 검출을 위한 딥러닝을 수행한 결과, 학습 데이터의 손실은 Lcls 0.53, Lbox 0.38, Lmask 0.35로 나타났다. 그리고 검증 데이터의 손실은 Lcls 0.54, Lbox 0.33, Lmask 0.36으로 나타났다. 개인이 소유하고 있는 패션 이미지 데이터 세트를 기반으로 색상, 계절, 재질, 트랜드, 브랜드명 등의 다양한 조건들을 추가한 후 본 논문에서 구현한 딥러닝 방식을 이용하여 파인 튜닝할 경우 효과적인 개인별 인공지능 패션 코디네이션 서비스가 될 것이라 기대한다.
#인공지능 #패션 #R-CNN #Fast R-CNN #Faster R-CNN #Mask R-CNN #Artificial Intelligence #Fashion

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 패션 요소 검출을 위한 Mask R-CNN
Ⅳ. Mask R-CNN 수행 후 손실 평가
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
박낭희 / 2020 / 패션 AI의 학습 데이터 표준화를 위한 패션 아이템 이미지의 색채와 소재 속성 분류 체계 / 한국의류학회지 44(2):354~368 google schola S. Y. Heo / 2018 / Implementation of Smart Wardrobe based on IoT / Proceeding of the Korea Information Processing Society Conference :949~952 google schola 김지우 / 2017 / 패션 큐레이션 서비스 이용자의 쇼핑성향, 이용동기 및 선호 이미지 유형이 패션제품 구매의도에 미치는 영향 / 한국의류학회지 41(5):796~808 dbpia S. Guo / 2019 / The imaterialist fashion attribute dataset / Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops :1~10 google schola K. He / 2017 / Mask R-CNN / Proceedings of the IEEE international conference on computer vision :2961~2969 google schola

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