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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.

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)

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