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Study on the Detection and Classification of Damage Areas in Clothing Images

의류 이미지 내 손상 영역 탐지 및 분류에 관한 연구

  • Yong-Min Kwon (Dept. of Computer Science and Engineering, Kyung-Pook National University) ;
  • Geon-Ho Kim (Dept. of Computer Science and Engineering, Kyung-Pook National University) ;
  • Yoon-Jin Park (Dept. of Computer Science and Engineering, Kyung-Pook National University) ;
  • Hyun-Seo Woo (Dept. of Computer Science and Engineering, Kyung-Pook National University) ;
  • Jong-Ho Lee (Dept. of Computer Science and Engineering, Kyung-Pook National University) ;
  • Chang-An Ock (Returnall Inc.) ;
  • Seok-Joo Koh (Dept. of Computer Science and Engineering, Kyung-Pook National University)
  • Published : 2024.05.23

Abstract

의류 상품의 반품 처리 과정은 판매자와 기업에 막대한 비용을 야기하고 있다. 인공지능을 이용한 반품 적정 여부 자동화 검사는 인력 및 시간 절감을 통한 효율성 향상과 응답 시간 단축을 통한 고객 만족도 향상에 기여할 수 있다. 본 논문에서는 자동화 시스템의 초기 단계로, Faster R-CNN을 활용하여 의류 이미지에서 손상 영역을 탐지하고 분류하는 방법을 제안함으로써 향후 실제 운영모델 개발의 가능성을 보여준다.

Keywords

Acknowledgement

"이 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 SW 중심대학사업 지원을 통해 수행되었음"(2021-0-01082)

References

  1. Zheng, Sunny. "The True Cost of Apparel Returns: Alarming Return Rates Require Loss-Minimization Solutions." Coresight Research, 4 April 2023. https://coresight.com/research/the-true-cost-of-apparel-returns-alarming-return-rates-require-loss-minimizationsolutions/
  2. Ren, S., He, K., Girshick, R., & Sun, J. (2015). Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks. Advances in neural information processing systems, 28, 91-99.
  3. Girshick, Ross. "Fast R-CNN." 2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), Santiago, Chile, 2015, pp. 1440-1448