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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.5
- 수록면
- 3,194 - 3,197 (4page)
이용수
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최근 딥러닝 모델, 비전 센서와 사물 인터넷 등의 정보통신기술이 급속히 발전하면서 다양한 분야 속 이미지 인식 및 분류 모델의 활용 사례도 늘어나고 있다. 이러한 최신 동향과 달리 의류 제조업은 여전히 작업자의 노동력에 의존적이며, 봉제선 불량과 같은 미세한 불량은 원단 불량 검출과 달리 적합한 검출 시스템이 제시되어 있지 않다. 본 연구에서는 봉제 불량 이미지를 자동으로 검출할 수 있는 ViT(Vision Transformer) 기반 전이학습 모델을 연구하였다. ViT 는 최근 컴퓨터 언어 분야에서 뛰어난 성능을 보이는 트랜스포머 기반 모델을 이미지 분석에 적용한 모델로 , 이미지를 여러 개의 패치로 나누어 각 패치를 단어 토큰으로 취급하여 시퀀스 데이터 처리에 최적화된 트랜스포머 아키텍처를 활용한다. 우선 Tensorflow 기반 ViT사전학습 모델을 구성하고, 전이학습을 통해 ViT 를 봉제선 불량 이미지 데이터셋을 분류할 수 있도록 학습하였다. 이를 통해, 구축된 ViT 기반 전이학습 모델로 10 종의 봉제선 불량 유형을 식별할 수 있음을 확인하였으며, 정확도는 96%를 달성하였다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구 방법
4. 연구 결과
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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