Shoe Image Style Classification Model using Transfer Learning
Eun-Woo Kim, Sang-hun Oh, Sung-Hee Kim · The Journal of the Korean Institute of Information and Communication Engineering · 2024
전자상거래의 성장과 4차산업혁명 기술 발전에 따라 패션 산업에서 인공지능을 접목한 서비스가 활발히 도입되고 있으나 신발 산업은 아직 관련 연구가 깊게 되어 있지 않아 활용 사례 및 데이터셋이 부족하다. 본 논문에서는 웹크롤링으로 운동화, 스니커즈 이미지를 수집하고 디자인 및 제조 관점을 반영하여 신발 스타일과 아웃솔, 갑피에 대해서 라벨링하였다. 구축한 약 2만건의 데이터셋을 대상으로 ResNet, ConvNeXt, ViT, Swin Transfomer를 전이학습하고 각 모델의 결과를 비교하였다. 그 결과 ConvNeXt 모델에서 가장 우수한 결과를 얻었고 과적합을 방지하기 위해 추가로 파인튜닝하여 테스트 데이터셋 대상으로 정확도 87%의 결과를 얻었다. 본 연구를 바탕으로 신발 산업에서 디자인 및 제조 기술에 딥러닝 모델을 활용하여 생산성을 향상시킬 수 있을 것이라 기대한다.