패션 카테고리 오버샘플링 자동화 시스템

여민선; 유도혁; 박수진

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자료유형: 학술저널

저자정보: 여민선 (University of Ulsan) 유도혁 (Advanced Institute of Convergence Technology) 박수진 (Advanced Institute of Convergence Technology)

저널정보: 한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제29권 제1호(통권 제238호)

발행연도: 2024.1

수록면: 31 - 40 (10page)

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국내 온라인 패션 플랫폼은 개인사업자가 제품정보를 직접 등록하기 때문에 개인사업자의 불편함을 초래한다. 많은 제품군을 한꺼번에 수동 등록하므로 수기 입력된 제품정보로 인한 신뢰성 문제가 발생한다. 등록된 상품 이미지의 저품질 및 데이터 수의 불균형으로 인한 편향도 심각하게 제기된다. 본 연구는 오버샘플링 기법을 통해 데이터 편향을 최소화하고 13개 패션 카테고리의 다중 분류를 수행하는 ResNet50 모델을 제안한다. 컴퓨팅 자원과 오랜 학습시간을 최소화하기 위해 전이학습을 활용했다. 결과적으로, 데이터 수가 매우 부족했던 클래스의 데이터 증강을 통해 기본 CNN 모델에 비해 최대 33.4%의 향상된 식별력을 보여주었다. 모든 결과의 신뢰성은 정밀도-재현율 곡선으로 보장한다. 본 연구는 국내 온라인 패션 플랫폼 산업의 발전을 한 단계 끌어올릴 수 있을 것으로 기대한다.

#CNN #Deep learning #Oversampling #ResNet50 #YOLOv8 #Fashion category #컨볼루션 신경망 #딥러닝 #오버샘플링 #레즈넷50 #욜로 버전 8 #패션 카테고리

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이 논문의 저자 정보

여민선

소속기관 울산대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 인문학 > 어문학 > 문학 일반

논문수 10 이용수 629

유도혁

소속기관 Advanced Institute of Convergence Technology

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 공학 > 전기전자공학 > 전자공학

논문수 3 이용수 172

박수진

소속기관 Advanced Institute of Convergence Technology

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 TOP 10% 복합학 > 학제간연구

논문수 54 이용수 4,700

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