• 패션 관련 기관에서 AI기반 한국형 패션 인지 및 트렌드 파악을 위한 학습용 데이터 구축
• 패션 전문 기관에서 한국형 패션 이미지 데이터를 통한 AI기반 기술 확보 지원

산업분야

• 패션도소매업계 : 실시간 패션 트렌드 파악, 패션 아이템 추천, 유사 상품 검색 등에 활용
• 패션산업 및 물류업계 : 단기 패션 트렌드 예측, 지역별 패션 트렌드 파악으로 인한 의류 재고 관리 등에 활용
• AI업계 : 이미지 인식률 상승, 패션 상품 인식 등에 활용

연구분야

• 패션연구 : 선호하는 색상, 스타일, 해외와 한국의 패션 속성 차이 등 한국형 패션 트렌드 및 관련 연구에 활용

• 인공지능 기반의 시각지능 기술 및 서비스 개발에 활용을 위한 한국형 패션 이미지 데이터 구축

• 총 1,200,000건 분량의 K-Fashion 이미지 데이터셋 구축
  - 대분류 10가지, 세부속성 186가지, 스타일 23가지 레이블링 정보
• 전문영역에서의 활용성을 고려한 스타일 및 세부속성 분류 구성
  - 패션 전문가 및 AI 전문가의 의견을 거친 세부속성 정의
• 이미지에서 패션 영역과 속성, 그리고 스타일 정보를 인식 및 도출할 수 있도록 스타일별 최소 학습 데이터량 확보 및 레이블링 구성

*전문가 레이블링 결과
{"파일번호":1,“
파일이름":"REIGN_001_04.jpg", //파일명
"렉트좌표":{"아우터":[{}],  //좌측 X,Y좌표/ 우측 X,Y좌표
"하의":[{}],
"원피스":[{}],
"상의":[{}]},
"폴리곤좌표":{"아우터":[{}], //좌측 X,Y좌표/ 우측 X,Y좌표
     "하의":[{}],
     "원피스":[{}],
     "상의":[{}]},
"라벨링":
{"스타일": 
     [{"스타일":"스트리트"}],
     "아우터":[{"기장":"롱",
     "카테고리":"점퍼",  //분류항목
     "디테일":["스트링","지퍼"], 
     "프린트":["무지"],
     "핏":"오버사이즈"}],
"하의":[{"기장":"발목",
       "카테고리":"청바지",
       "디테일":["롤업"],
       "소재":["데님"],
       "핏":"노멀"}],
"원피스":[{}],
"상의":
     [{"카테고리":"티셔츠",
     "소재":["저지"],
     "프린트":["무지"],
     "넥라인":"라운드넥",
     "핏":"루즈"}]}
}

• 빠르게 변화하는 패션 트렌드를 쫒아갈 수 있는 AI기반 기술 확보가 필요
• 국내 환경에 맞는 패션 이미지 데이터 확보 및 트렌드를 확인하기 위한 학습용 데이터 부재

• 라벨링 정보는 데이터셋 정보와 어노테이션 정보로 구성
• 아래의 라벨링 정보 중 학습의 목적에 맞는 Label 정보를 선택하여 AI 학습 데이터로 활용

[스타일 분류]

[세부 속성 분류]

수행기관(주관) : 오피니언라이브

수행기관(참여)