오늘은 의류를 카메라로 촬영한 사람 영상위에 가상피팅을 구현하는 사업 안의 세부 설계 기술에 대해 이야기 해보려 합니다 ... 이를 구현하기 위해 제가 생각하는 딥러닝 설계 안에 대해 이야기해 보겠읍니다 ... 이를 구현하려면 Bounding Box 처리를 카메라로 찍은 영상에 입력해서 어노테이션 작업 즉 어떤 옷을 입은 것인지에 대한 정보를 학습데이터에 입력해주는 작업이 필요하구요 이런 이유로 대규모의 학습데이터의 준비 즉 어노테이션 작업이 대규모로 필요할것 같읍니다 ... 서양인 동양인이 옷을 입은 영상을 즉 학습데이터의 준비가 대규모로 필요할것 같읍니다 ... 옷의 종류도 굉장히 여러가지 이고 옷을 입은 영상도 여러 각도로 촬영한 영상이 대규모로 있어야 어노테이션 정보로 학습한 정확도가 올라가니까요 ... 이렇게 어노테이션 작업 처리된 학습 데이터가 있으면 Object Classification 작업이 가능 합니다 ... 그리고 이 Object Classification 작업 처리된 영역 정보를 사용해서 이 Heatmap 영역이 어느 Object 에 속하는지 세그멘테이션 처리작업이 가능해 집니다 ... 이 Heatmap 영역이 어느 Object 에 속하는지 세그멘테이션 처리가 가능해지고 이 Heatmap 영역 검출이 매우 중요 합니다 ... 이 Heatmap 영역위에 우리가 가상으로 옷을 입혀야 하는데 가상으로 옷을 입히기 위해서 기하학적 변환(geometric transform) 즉 와핑(warping) 변환 작업을 통해 이를 구현하고자 하는 사업 설계 안 입니다 ... 기하학적 변환(geometric transform) 즉 와핑(warping) 변환 작업을 할때 Style Transfer 작업의 설계 기법을 적용하려 합니다 ... 굉장히 여러가지 옷의 종류에 따라 Heatmap 영역에 우리가 입힐 옷의 Style Transfer 처리시 기하학적 변환(geometric transform) 즉 와핑(warping) 변환을 통해 Heatmap 영역에 처리한 결과의 손실함수가 최소화 되도록 구현하려는 사업 설계 안 입니다 ... 관심있는 업체와 본 사업 안에 대해 세부 논의해보고 싶읍니다 ...
DMBTEC 개발총괄 장석원
HP : 010-3350 6509
sayhi7@daum.net
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