KSC 2017
Current Result Document : 7 / 7
| 한글제목(Korean Title) |
Deep Residual Network를 이용한 패션 상품 자동 분류 및 임베딩 |
| 영문제목(English Title) |
Automatic Classification and Embedding of Fashion Products using Deep Residual Network |
| 저자(Author) |
이동엽
이찬희
이설화
조재춘
임희석
Dongyub Lee
Chanhee Lee
Seolhwa Lee
Jaechoon Jo
Heuiseok Lim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 44 NO. 02 PP. 0975 ~ 0977 (2017. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
전자 상거래에서 상품의 이미지는 유사 패션 상품 이미지 검색 및 상품 추천, 상품 카테고리 자동 분류등에 활용될 수 있다. 본 연구에서는 Deep Residual Network를 이용하여 패션 상품의 이미지로부터 상품의 카테고리를 자동 분류할 수 있는 상품 카테고리 자동 분류기를 개발하였다. 또한 학습된 이미지 분류 모델을 통해 상품 이미지들의 자질을 추출하고, 이 자질들이 얼마나 유의미한 의미가 있는지 확인하기 위해 T-SNE를 이용하여 3차원 공간에 임베딩 하였다. 실험 결과 상품 카테고리 자동 분류기의 성능은 95%의 정밀도를 나타냈고, 학습된 이미지 분류기를 이용하여 추출한 패션 상품 이미지 자질들을 임베딩 한 결과 유사한 상품의 이미지끼리 군집을 이루며 임베딩 되는 결과를 확인할 수 있었다.
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영문내용
(English Abstract) |
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