[논문]"Where can I buy this?" - Fashion Item Searcher using Instance Segmentation with Mask R-CNN

Jung, Kyunghee; Choi, Ha nl; Sammy, Y.X.B.; Kim, Hyunsung; Toan, N.D.; Choo, Hyunseung

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[국내논문] "Where can I buy this?" - Fashion Item Searcher using Instance Segmentation with Mask R-CNN
"이거 어디서 사?" - Mask R-CNN 기반 객체 분할을 활용한 패션 아이템 검색 시스템 원문보기

한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회, 2022 Nov. 21, 2022년, pp.465 - 467

Jung, Kyunghee (Dept. of Superintelligence, Sungkyunkwan University) , Choi, Ha nl (College of Software, Sungkyunkwan University) , Sammy, Y.X.B. (Dept. of Superintelligence, Sungkyunkwan University) , Kim, Hyunsung (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) , Toan, N.D. (Dept. of Superintelligence, Sungkyunkwan University) , Choo, Hyunseung (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University)

Abstract ▼ AI-Helper

Mobile phones have become an essential item nowadays since it provides access to online platform and service fast and easy. Coming to these platforms such as Social Network Service (SNS) for shopping have been a go-to option for many people. However, searching for a specific fashion item in the picture is challenging, where users need to try multiple searches by combining appropriate search keywords. To tackle this problem, we propose a system that could provide immediate access to websites related to fashion items. In the framework, we also propose a deep learning model for an automatic analysis of image contexts using instance segmentation. We use transfer learning by utilizing Deep fashion 2 to maximize our model accuracy. After segmenting all the fashion item objects in the image, the related search information is retrieved when the object is clicked. Furthermore, we successfully deploy our system so that it could be assessable using any web browser. We prove that deep learning could be a promising tool not only for scientific purpose but also applicable to commercial shopping.

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