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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
백상훈 (국민대학교) 박종혁 (국민대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제28권 제4호
발행연도
2022.12
수록면
329 - 346 (18page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

MF sampler: 동영상 기반 패션 검색 모델의 성능 향상을 위한 샘플링 방법
백상훈 ,  박종혁 지능정보연구 2022.12 학술저널
MF sampler : 동영상 기반 패션 검색 모델의 성능 향상을 위한 샘플링 방법
백상훈 ,  박종혁 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2022.11 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 소셜 미디어의 숏폼(Short form) 동영상(인스타그램, 틱톡, 유튜브) 시장이 점차 증가하면서 인공지능 영역에서는 이를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적인 연구분야로 동영상 내의 패션 상품을 탐지하고 상품 이미지를 검색하는 Video to shop 을 들 수 있다. 이와 같은 동영상 기반 인공지능 모델에서는 Convolution 연산을 사용하여 상품의 특징을 추출한다. 하지만 연산 자원의 제한으로 인해, 동영상의 모든 프레임을 사용하여 특징을 추출하는 것은 현실적으로 불가능하다. 이로 인해, 기존 연구에서는 전체 프레임 중 일부만 샘플링해서 사용하거나, 주제의 특성을 활용한 샘플링 방법을 개발하여 이를 통해 위 문제점을 개선하고, 모델의 성능도 향상시켰다. 기존의 Video to shop 연구에서는 프레임을 샘플링 할 때, 무작위로 일부분의 프레임을 샘플링하거나 균등한 간격으로 샘플링 한다. 하지만 이러한 샘플링 방법은 상품이 존재하지 않는 노이즈 프레임을 샘플링 하면서 패션 상품 검색 모델의 성능을 저하시킨다. 이에 본 연구는 노이즈 프레임을 제거하고 검색 모델의 성능을 향상시키는 샘플링 방법 MF(Missing Fashion items on frame) sampler를 제안한다. MF sampler는 키 프레임 메커니즘(Mechanism)을 발전시켜 자원 한계의 문제점을 개선했다. 또한, 노이즈 탐지 모델을 활용한 노이즈 프레임 제거를 통해 검색 모델의 성능을 향상시켰다. 이와 같은 결과는 실험을 통해 확인되었고, Video to shop 패션 상품 검색에 있어 성능 향상과 효과적인 학습이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.
#패션 검색 #샘플링 #노이즈 탐지 #인공지능 #Video to shop #Fashion retrieval #Sampling #Noise detection #Artificial intelligence

목차

1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험
5. 결론 및 향후 연구
참고문헌(References)
Abstract

참고문헌 (45)

참고문헌 신청
김윤하, & 김남규. (2022). 오토인코더 기반 심층 지도 네트워크를 활용한 계층형 데이터 분류 방법론. 지능정보연구, 28(3), 185-207. google schola 구영현, 유성준. (2020). 인공지능 학습용 패션 데이터셋 최근 동향 조사. 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집, 515-520. google schola 서보윤, 정은경. (2021). 숏폼 동영상 콘텐츠 표현 전략 연구: 국내외 SPA 브랜드를 중심으로 글로벌문화콘텐츠 제49호, 127-147. google schola 윤혁, 김영기, 한지형. (2021). 효율적인 모델 학습을 위한 심층 특징의 평균값을 활용한 의미 있는 비디오 프레임 추출 기법. 한국방송 미디어공학회 2021년도 하계학술대회, 318-321. dbpia 이동훈, & 김남규. (2022). 멀티모달 딥 러닝 기반 이상 상황 탐지 방법론. 지능정보연구, 28(2), 101-125. google schola

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