프로젝트 소개
본 과제는 인공지능 기술 중 딥러닝과 이미지 인식을 활용하여 패션 관련 이미지를 분석하는 API를 개발하는 연구임. 특히, 학습 데이터가 부족하거나 특정 종류의 데이터만 많은 '데이터 불균형' 문제를 해결하여 패션 이미지 인식 성능을 높이는 데 중점을 둠.
연구 목표는 1차년도 Closed Beta 서비스의 피드백을 바탕으로 핵심 알고리즘과 시스템 최적화를 통해 Open Beta 서비스 수준으로 고도화하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 딥러닝 기반 패션 아이템 검출 및 속성 분류 기술을 일상 사진 환경에 강인하도록 고도화하고, 자동화된 QA 시스템을 구축하여 정확도 유지를 도모함. 또한, 이미지 인식 API 서비스의 응답 속도와 안정성 향상을 위한 시스템 및 애플리케이션 레벨 최적화를 수행하며, GAN 기반 데이터 불균형 해소 모델을 패션 데이터에 최적화하여 고성능 속성 검출기 및 아이템 분류기 학습 모듈을 개발하는 것임. 이러한 개발을 통해 고성능 패션 이미지 인식 API를 제공하고, 데이터 불균형 문제 해결로 관련 산업의 기술 경쟁력 강화에 크게 기여할 것으로 기대됨.