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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김희숙 (광주과학기술원)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제22권 제3호
발행연도
2021.3
수록면
475 - 482 (8page)
DOI
10.9728/dcs.2021.22.3.475

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본 논문에서는 패션 아이템을 상황에 따라 적절하게 매칭할 수 있는 인공지능 시스템을 구현하기 위해서 fashion-MNIST를 기반으로 10가지 패션 아이템으로 레이블링한 후 합성곱 신경망 기반의 딥러닝 모델을 설계하였다. 설계된 딥러닝 모델을 기반으로 45,000개 패션 이미지를 훈련 데이터셋으로 사용하고, 15,000개 패션 이미지를 검증 데이터셋으로 사용하여 총 15에폭으로 딥러닝을 실행하였다. 딥러닝 실행 결과, 패션 아이템 분류의 정확도 평가에서 훈련 데이터 학습 정확도 96%, 검증 데이터 학습 정확도 94%가 출력되었다. 본 논문에서는 구현된 인공지능 패션 아이템 분류 시스템을 기반으로 7가지 유형의 패션 매칭을 제공할 수 있는 데이터셋을 구축하였으며, 구축된 데이터셋은 향후 개인의 다양한 패션 욕구를 충족시켜줄 수 있는 인공지능 패션 매칭 서비스의 기반이 될 것이라 기대한다.
#인공지능 #딥러닝 #머신러닝 #합성곱 신경망 #생성적 적대 신경망 #패션 #Artificial Intelligence #Deep Learning #Machine Learning #Convolutional Neural Network #Generative Adversarial Network #Fashion

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 패션 아이템 매칭을 위한 데이터셋 설계
Ⅳ. 패션 아이템 매칭 데이터셋 구축
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
H. M. Gang / 2020 / A Study on the Trend of Knit Industrial Fashion Using Big Data and Artificial Intelligence / Proceeding of the 8th Korean Society Of Knit Design :41~42 google schola 이학재 / 2019 / 딥러닝 기반의 이미지 분류를 이용한 패션 이미지 검색 웹사이트 / 실천공학교육논문지 11(2):175~180 Crossref Y. Lecun / 1998 / Gradient-based learning applied to document recognition / Proceeding of the IEEE :2278~2324 google schola H. Xiao / 2017 / Fashion-MNIST: a Novel Image Dataset for Benchmarking Machine Learning Algorithms / Zalando of Berlin, Zalando Research google schola K. Mohammed / 2020 / Classification of Garments from Fashion MNIST Dataset Using CNN LeNet-5 Architecture / Proceedings of the International Conference on Innovative Trends in Communication and Computer Engineering :238~243 google schola

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