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[국내논문] 패션 의류 영상 분류 방법
A Method for Fashion Clothing Image Classification 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호, 2020 July 15, 2020년, pp.559 - 560  

고톱수렌 이칭허를러 (군산대학교 컴퓨터정보통신공학부) ,  신성윤 (군산대학교 컴퓨터정보통신공학부) ,  이현창 (원광대학교 디지털컴퓨터공학과)

초록
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우리는 패션 의류 이미지의 빠르고 정확한 분류를 달성하기 위해 최적화 된 동적 감쇠 학습률과 개선 된 모델 구조를 갖춘 딥 러닝 모델을 기반으로 하는 새로운 방법을 제안했습니다. 우리는 Fashion-MNIST 데이터 셋에 대해 제안 된 모델을 사용하여 실험을 수행하고 이를 CNN, LeNet, LSTM 및 BiLSTM의 방법과 비교했습니다.

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 연구에서는 학습률 및 모델 구조의 최적화에 중점을 둔 DL을기반으로 한 패션 의류 이미지 인식 및 분류를 위한 새로운 방법을 제안했다. 훈련의 배치 크기에 따라 모델의 학습 속도를 동적으로 조정한다.

가설 설정

  • 풀링 크기는 보폭이 1 인 2X2이다. 두 번째 조합 모듈의 보폭은 모두 2이다. 컨볼 루션 레이어와 드롭 아웃을 0.
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