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딥러닝기반 패션(의상, 액세서리)다중속성 분류기술

전수책임자
박찬규
참여자
기술이전수
0
이전연도
2021
협약과제
본 기술은 사람이 일상적으로 착용하는 의상-액세서리의 종류와 해당 의상-액세서리 객체의 세부 35종 다중속성을 분류할 수 있는 딥러닝기반 다중속성 분류기술이다.
사람이 포함된 사진을 입력하면 상의(겉옷, 안옷), 하의, 착용한 액세서리(스카프, 모자, 신발, 가방, 선글라스)의 다양한 속성과 종류를 인식 및 추출 가능하다.
본 기술은 3가지 측면에서 살펴 볼 필요가 있다.
첫 번째, 기존의 딥러닝기반 영상객체 인식 기술은 객체의 종류가 무엇인지 예를 들어, 사람인지, 자동차인지, 강아지인지를 구분하는 인식 기술이였다면 본 기술은 영상속에 사람이 착용하는 있는 의상-액세서리(선글라스, 모자, 가방, 신발, 머플러)에 한정한다. 다만, 의상의 다양한 종류를 인식하고 그 의상에 대한 다양한 하위 속성들을 한단계 더 추가로 인식한다. 기존 기술은 클래스의 종류까지는 인식하였으나 그 객체가 가지고 있는 고유의 다양한 속성까지는 인식하지 못하였다. 기존 기술이 1단계 객체 인식이였다면, 본 기술은 2단계 종류-속성까지 인식하는 기술로 개발되었다.

두 번째, 사람의 모습을 표현하고 구별하는 정보로 활용하는 측면이다. 사람은 자기의 개성과 기호, 계절등의 다양한 요소에 따라 다양한 의상을 착용하고 그 사람을 표현하는 사회적의미로서의 역할도 하고 있다. 보안 측면에서는 다른 사람과의 구별을 위해 비교 정보로서 사용 가능하다. 인공지능관련 서비스측면에서는 사람의 착용한 의상정보로 인터렉티브하게 감성적인 서비스를 제공할 수 있는 측면도 있다.

세 번째, 패션의 관점에서 의상은 많은 종류와 속성으로 이루어지는 객체로 볼 수 있다. 이런 이유로 인터넷쇼핑몰과 이미지검색분야에서 다양하게 활용될 수 있다. 판매하는 의상의 정보의 자동 수집과 분류, 판매하고 있는 옷과 유사한 옷의 검색, 추천등으로 활용 할 수 있다.
- 딥러닝 기계학습 방식을 적용한 속성 분류 기술
- 다양한 카메라 환경(스마트폰, CCTV, webcam 등) 가능
- 사람 ROI기반 의상정보 추출 기능 : 사진속에 여러명이 있어도 각 사람단위로 분류
- 상의 : 겉옷과 안옷을 구분 인식하여 속성 분류 가능
- 상의 겉옷 속성 11종, 안옷 속성 7종, 하의 속성 6종, 얼굴속성 2종, 스타일, 액세서리 8종 : 총 35종에 대한 다중 속성 분류 가능
- GPU 사용시 실시간 사용 가능 (15- 20fps처리)
- 성능수준: 다중속성 35종 분류성능 : mA 83%이상 , 11종 분류성능 mA 94% 이상
- python pytorch기반 개발 환경
본 기술은 사람이 일상적으로 착용하는 의상-액세서리의 종류와 해당 의상-액세서리 객체의 세부 35종 다중속성을 분류할 수 있는 딥러닝기반 다중속성 분류기술이다.
사람이 포함된 사진을 입력하면 상의(겉옷, 안옷), 하의, 착용한 액세서리(스카프, 모자, 신발, 가방, 선글라스)의 다양한 속성과 종류를 인식 및 추출 가능하다.
기술명: 딥러닝기반 의상 정보(종류, 속성) 인식 기술
- 패션(의상, 액세서리) 다중 속성 분류 모델 소스코드 제공
- 패션(의상, 액세서리) 다중 속성 분류 모델 학습(weights) 파일 제공
* python, pytorch 환경
- 기술문서:
1) 기술 설명서
2) 성능 평가 시험절차서 및 결과서
- 대형 IT 검색업체, 소셜네트웍서비스업체, 패션관련 쇼핑몰, 의상 정보 색인, 검색, 추천 관련 서비스