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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 788 - 791 (4page)
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This paper proposes a deep neural network to estimate the quantitative demand information of clothes displayed in an online shopping mall, using images and other miscellaneous information.
In this paper, we construct a clothing demand evaluation database with clothing images collected from an online shopping mall, along with product names, prices, genders, preferred genders, preferred age groups, product numbers, cumulative sales, and product categories. Various modalities are combined in the proposed deep neural network to predict the demand information. To process the images and the text information (product names), we employ ResNet18 and the Multilingual BERT, respectively, in the proposed network.
The experimental results show that the proposed multi-modal network shows reliable performance in predicting the demand of clothing.
In this paper, we construct a clothing demand evaluation database with clothing images collected from an online shopping mall, along with product names, prices, genders, preferred genders, preferred age groups, product numbers, cumulative sales, and product categories. Various modalities are combined in the proposed deep neural network to predict the demand information. To process the images and the text information (product names), we employ ResNet18 and the Multilingual BERT, respectively, in the proposed network.
The experimental results show that the proposed multi-modal network shows reliable performance in predicting the demand of clothing.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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