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Poster Session I
Fashion Category Detection and Classification with Detectron2 and Fashionpedia
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- 발행기관
- 한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
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- 간행물
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- The 7th International Conference on Next Generation Computing 2021 (2021.11)바로가기
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- 페이지
- pp.204-206
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A448046
원문정보
초록
- 영어
- Fashion occupies a large part of the industry and has been a part of our lives. One of the ways to analyze trends in fashion is to detect and classify categories in fashion images. In this paper, we present fashion category detection through the utilization of Detectron2's Mask R-CNN, which is easy to learn with custom datasets and has a high model construction and learning speed. Learning is also done based on Fashionpedia, a large-scale fashion segmentation and attribute localization dataset built with fashion ontology. As a result, the average precision (AP) of the bounding box was 52.45 and that of segmentation was 48.77, showing reasonably high performances. We propose a possibility of using fashion category detection and classification work in the field of fashion design.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. RELATED WORK
III. FASHION CATEGORY DETECTION AND CLASSIFICATION
A. Dataset
B. Modeling
IV. DISCUSSION AND CONCLUSION
ACKNOWLEDGMENT
REFERENCES
키워드
fashion deep learning classification Detectron2저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2021~2025
- 십진분류
- KDC 566 DDC 004
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