소프트웨어학과

구분

내용

추진 배경

빠르게 성장하고 있는 글로벌 패션 시장을 타겟으로, 온라인 패션 커머스 기업의 다양한 서비스 제공을 위한 인공지능 모델을 위해, 학습 데이터를 손쉽게 생성하고자 본 시스템을 구상

목표 및 내용

인공지능 모델을 학습하기 위해선, 많은 양의 데이터를 필요로 하며, 이 데이터를 레이블링 처리 해야한다. 그러나 대부분의 레이블링은 수작업으로 이루어지고 있으며, 패션 분야에서는 수많은 아이템과 카테고리가 존재하기에 많은 비용과 시간, 인력이 소요된다. 이를 해결하기 위해 YOLOv8과 사전 학습된 객체 탐지 모델을 활용하여, 수작업 과정을 효율적으로 단축시켜 레이블링 데이터를 자동으로 생성하는 시스템을 제안한다.

• 수행결과

시스템은 패션 이미지와 JSON 데이터를 입력으로 받으며, 사전 학습된 모델을 통해 예측 작업을 거치고, 도출된 경계 상자의 클래스와 좌표는 JSON 데이터와 매칭되어 각 이미지에 해당하는 새로운 레이블 데이터를 생성해낸다.