Earticle

초록

영어

When a person wears clothing, it is important to configure an outfit appropriate to the intended occasion. Therefore, T.P.O(Time, Place, Occasion) of the outfit is considered in various fashion recommendation systems based on artificial intelligence. However, there are few studies that directly infer the T.P.O from outfit images, as the nature of the problem causes multi-label and class imbalance problems, which makes model training challenging. Therefore, in this study, we propose a model that can infer the T.P.O of outfit images by employing a label-distribution-aware margin(LDAM) loss function. Datasets for the model training and evaluation were collected from fashion shopping malls. As a result of measuring performance, it was confirmed that the proposed model showed balanced performance in all T.P.O classes compared to baselines.

한국어

의복을 착용하는데 있어 목적 상황에 부합하는 옷차림을 구성하는 것은 중요하다. 따라서 인공지능 기반의 다양 한 패션 추천 시스템에서 의복 착용의 T.P.O(Time, Place, Occasion)를 고려하고 있다. 하지만 옷차림으로부터 직접 T.P.O를 추론하는 연구는 많지 않은데, 이는 문제 특성 상 다중 레이블 및 클래스 불균형 문제가 발생하여 모델 학습을 어렵게 하기 때문이다. 이에 본 연구에서는 label-distribution-aware margin(LDAM) loss를 도입하여 옷차림의 T.P.O를 추론할 수 있는 모델을 제안한다. 모델의 학습 및 평가를 위한 데이터셋은 패션 쇼핑몰로부터 수집되었고 이를 바탕으로 성능을 측정한 결과, 제안 모델은 비교 모델 대비 모든 T.P.O 클래스에서 균형잡힌 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
2.1 패션 인공지능 연구
2.2 클래스 불균형 상황에서의 손실 함수
3. T.P.O 추론 모델
3.1 ResNet-50을 활용한 T.P.O 추론 모델
3.2 모델 학습
4. 실험
4.1 데이터셋
4.2 비교 모델
4.3 평가 척도
4.4 실험 결과 및 분석
5. 결론
REFERENCES

키워드

융합 패션 T.P.O 다중 레이블 클래스 불균형 딥러닝 Convergence Fashion T.P.O Multi-label problem Class imbalance problem Deep learning

저자

• 박종혁 [ Jonghyuk Park | 서울대학교 산업공학과 박사 과정, ai.m 연구원 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물