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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김성훈 (서울여자대학교) 최예림 (서울여자대학교) 박종혁 (서울대학교)
저널정보
한국전자거래학회 한국전자거래학회지 한국전자거래학회지 제26권 제1호
발행연도
2021.2
수록면
29 - 41 (13page)

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최근 패션업계에서는 급속도로 발전하는 딥러닝 방법론을 활용하려는 시도가 늘고 있다. 이에 따라 다양한 패션 관련 문제들을 다루는 연구들이 제안되었고, 우수한 성능을 달성하였다. 하지만 패션 스타일 분류 문제의 경우, 기존 연구들은 한 옷차림이 여러 스타일을 동시에 포함할 수 있다는 패션 스타일의 특성을 반영하지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 동시에 존재하는 레이블 간의 종속성을 모델링하고, 이를 반영하여 패션 스타일의 다중 분류 문제를 해결하고자 한다. 패션 스타일 사이의 종속성을 포착하고 탐색하기 위해 GCN(graph convolution network) 기반의 다중 레이블 인식 모델을 적용하였다. 또한 전이학습을 통해 모델의 학습 속도 및 성능을 향상시켰다. 제안하는 모델은 웹 크롤링을 통해 수집한 SNS 이미지 데이터를 이용하여 검증하였으며, 비교 모델 대비 우수한 성능을 기록하였다.

목차

초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법론
4. 실험
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (24)

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