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패션 이미지 데이터를 활용한 딥러닝 기반의 의류속성 분류
Deep learning-based clothing attribute classification using fashion image data 원문보기

스마트미디어저널 = Smart media journal, v.13 no.4, 2024년, pp.57 - 64  

정혜선 (계명대학교 경영정보학과) ,  이소영 (계명대학교 경영정보학과) ,  이충권 (계명대학교 경영정보학과)

초록
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패션 이미지에 포함된 소재, 색상, 핏 등의 속성은 소비자가 의류를 구매하는 데 있어서 중요한 요인이다. 그러나 의류 속성을 분류하는 과정은 많은 인력을 필요로 하고, 작업자의 주관적인 판단에 의존하기 때문에 일관성이 떨어진다. 이러한 문제를 완화하기 위해 인공지능을 활용하여 패션 이미지의 의류 속성을 분류하는 연구가 필요하다. 기존 연구에서는 주로 상의 또는 하의 중 하나의 항목에 대한 의류 속성을 분류하는 것에 초점을 두고 있기 때문에 전신 패션 이미지의 경우에는 상의와 하의의 속성을 동시에 파악할 수 없다는 한계가 있었다. 본 연구는 패션 이미지의 상의와 하의를 구분하여 각 항목의 카테고리와 의류 소재의 속성을 분류할 수 있는 딥러닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 딥러닝 모델 ResNet과 EfficientNet를 이용하였고, 학습에 활용한 데이터셋은 패션 이미지 1,002,718장과 의류 카테고리와 소재 속성을 포함한 라벨 총 125개를 사용하였다. Weighted F1-Score를 기준으로 ResNet은 0.800, EfficientNet는 0.781로 ResNet이 더 우수한 성능을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Attributes such as material, color, and fit in fashion images are important factors for consumers to purchase clothing. However, the process of classifying clothing attributes requires a large amount of manpower and is inconsistent because it relies on the subjective judgment of human operators. To ...

주제어

#패션 이미지   #의류 속성 분류   #딥러닝  

참고문헌 (27)

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    상세보기

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  27. A. E. Maxwell, and T. A. Warner, "Thematic？classification accuracy assessment with？inherently uncertain boundaries: An argument for？center-weighted accuracy assessment metrics,"？Remote Sensing, Vol. 12, no. 12, pp. 1905, Jun.？2020.？ 

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