본문 바로가기

추천 검색어

실시간 인기 검색어

학술논문

딥러닝을 이용한 의류 이미지의 텍스타일 소재 분류

이용수 46

영문명
Textile material classification in clothing images using deep learning
발행기관
한국스마트미디어학회
저자명
이소영 정혜선 최윤성 이충권
간행물 정보
『스마트미디어저널』Vol12, No.7, 43~51쪽, 전체 9쪽
주제분류
공학 > 컴퓨터학
파일형태
PDF
발행일자
2023.08.31
4,000

구매일시로부터 72시간 이내에 다운로드 가능합니다.
이 학술논문 정보는 (주)교보문고와 각 발행기관 사이에 저작물 이용 계약이 체결된 것으로, 교보문고를 통해 제공되고 있습니다.

1:1 문의
논문 표지

국문 초록

온라인 거래가 증가하면서 의류 이미지는 소비자의 구매 결정에 큰 영향을 미치게 되었다. 의류 소재에 대한 이미지 정보의 중요성이 강조되고 있으며, 의류 이미지를 분석하여 사용된 소재를 파악하는 것은 패션 산업에 있어서 중요하다. 의류에 사용된 텍스타일의 소재는 육안으로 식별하기 어렵고, 분류 작업에도 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 연구는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 의류 이미지로부터 텍스타일의 소재를 분류하고자 하였다. 소재를 분류함으로써 의류 생산 비용을 절감하고, 제조공정의 효율성을 증대하는데 도움이 되며 소비자에게 특정 소재의 제품을 추천하는 AI 서비스에 기여할 수 있다. 의류 이미지를 분류하기 위해 머신비전 기반의 딥러닝 알고리즘 ResNet과 Vision Transformer를 이용하였다. 760,949장의 이미지를 수집하였고, 비정상 이미지를 검출하는 전처리 과정을 거쳤다. 최종적으로 총 167,299장의 의류 이미지와 섬유라벨 19개, 직물라벨 20개를 사용하였다. ResNet과 Vision Transformer를 사용해서 의류 텍스타일의 소재를 분류하였으며 알고리즘 성능을 Top-k Accuracy Score 지표를 통해 비교하였다. 성능을 비교한 결과, ResNet 보다 Vision Transformer 알고리즘이 더 우수하였다.

영문 초록

As online transactions increase, the image of clothing has a great influence on consumer purchasing decisions. The importance of image information for clothing materials has been emphasized, and it is important for the fashion industry to analyze clothing images and grasp the materials used. Textile materials used for clothing are difficult to identify with the naked eye, and much time and cost are consumed in sorting. This study aims to classify the materials of textiles from clothing images based on deep learning algorithms. Classifying materials can help reduce clothing production costs, increase the efficiency of the manufacturing process, and contribute to the service of recommending products of specific materials to consumers. We used machine vision-based deep learning algorithms ResNet and Vision Transformer to classify clothing images. A total of 760,949 images were collected and preprocessed to detect abnormal images. Finally, a total of 167,299 clothing images, 19 textile labels and 20 fabric labels were used. We used ResNet and Vision Transformer to classify clothing materials and compared the performance of the algorithms with the Top-k Accuracy Score metric. As a result of comparing the performance, the Vision Transformer algorithm outperforms ResNet.

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 연구 방법론
Ⅳ. 연구 설계
Ⅴ. 연구 결과
Ⅵ. 결론
REFERENCES

키워드

해당간행물 수록 논문

참고문헌

교보eBook 첫 방문을 환영 합니다!

신규가입 혜택 지급이 완료 되었습니다.

바로 사용 가능한 교보e캐시 1,000원 (유효기간 7일)
지금 바로 교보eBook의 다양한 콘텐츠를 이용해 보세요!

교보e캐시 1,000원
TOP
인용하기
APA

이소영,정혜선,최윤성,이충권. (2023).딥러닝을 이용한 의류 이미지의 텍스타일 소재 분류. 스마트미디어저널, 12 (7), 43-51

MLA

이소영,정혜선,최윤성,이충권. "딥러닝을 이용한 의류 이미지의 텍스타일 소재 분류." 스마트미디어저널, 12.7(2023): 43-51

결제완료
e캐시 원 결제 계속 하시겠습니까?
교보 e캐시 간편 결제