딥러닝을 이용한 시각적 의류 분석 기술: 서베이

이수민; 오성찬; 정찬호; 김창익

doi:10.7840/kics.2020.45.7.1174

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이수민 (한국과학기술원) 오성찬 (한국전자통신연구원) 정찬호 (한밭대학교) 김창익 (한국과학기술원)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제45권 제7호

발행연도: 2020.7

수록면: 1,174 - 1,182 (9page)

DOI: 10.7840/kics.2020.45.7.1174

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전자상거래가 증가하고 온라인 쇼핑 산업이 발달함에 따라 대량의 의류 이미지의 분석과 관리에 대한 필요성이 커지고 있다. 이러한 경향에 따라, 시각적 의류 분석 기술이 크게 주목을 받고 있다. 시각적 의류 분석에는 옷의 카테고리와 특성정보를 파악하는 의류 인식, 같은 의류를 찾는 의류 검색 등이 있다. 일반 물체 영상과 달리, non-rigid 특성을 가지는 의류는 영상 안에서 변형과 겹침이 빈번하게 발생한다. 알고리즘 적용을 까다롭게 만드는 이러한 특성을 극복하기 위해 위한 다양한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 최근에는 대량 의류 데이터 셋의 등장과 딥러닝의 발달로, 딥러닝 기반의 의류 분석 기술들이 활발히 연구되고 있으며 이는 기존 방법들과 비교 했을 때 상당한 성능 향상을 이루었다. 이러한 연구 동향에 따라 본 논문에서는 최근 주목받고 있는 딥러닝 기반의 시각적 의류 분석 방법들을 중 의류 인식 기술과 의류 검색 기술에 대해서 소개하고자 한다.

#Visual Fashion Analysis #Deep-learning #Fashion Recognition #Fashion Retrieval

참고문헌 (18)

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Z. Liu, P. Luo, S. Qiu, X. Wang, and X. Tang, “Deepfashion: Powering robust clothes recognition and retrieval with rich annotations,” in Proc. IEEE Conf. CVPR, pp. 1096-1104, Jun. 2016.

Y. Ge, R. Zhang, X. Wang, X. Tang, and P. Luo, “DeepFashion2: A versatile benchmark for detection, pose estimation, segmentation and re-identification of clothing images,” in Proc. IEEE Conf. CVPR, pp. 5337-5345, Jun. 2019.

W. Wang, Y. Xu, J. Shen, and S. C. Zhu, “Attentive fashion grammar network for fashion landmark detection and clothing category classification,” in Proc. IEEE Conf. CVPR, pp. 4271-4280, Jun. 2018.

K. Simonyan and A. Zisserman, “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition,” in Proc. ICLR, May 2015.

X. Han, Z. Wu, P. X. Huang, X. Zhang, M. Zhu, Y. Li, Y. Zhao, and L. S. Davis, “Automatic spatially-aware fashion concept discovery,” in Proc. IEEE ICCV, pp. 1463- 1471, Oct. 2017.

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