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우아한 형제들 Data Scientist 합격 과제 (Contrastive Learning)
"우아한 형제들 Data Scientist 합격 과제 (Contrastive Learning)"에 대한 내용입니다.
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최초등록일 2024.10.13
최종젿작일
2023.10
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소개
"우아한 형제들 Data Scientist 합격 과제 (Contrastive Learning)"에 대한 내용입니다.목차
1. Product Recognition
2. Architecture
3. Self-Supervised Learning(SSL)
1) Predict learning
4. Contrastive Learning
1) What is this
2) How it works
3) Application
5. Conclusion & Future works
6. Appendix
7. Reference본내용
Product Recognition
● 제품인식(Product Recognition)이란 특정 객체가 DB내 어떤 Product 왿 일치하는지를 맞추는 Task로 주로 Retail 분야에서 많이 연구되고 활용되고 있음 (e.g Amazon Go, vivino, Super Swift)
● 화해에서는 사용자의 올리브영에서의 활용과 내부 제품 등록 프로세스를 개선하기 위한 목적으로 개발 시작
Architecture
● 사진 기반 제품인식을 위해서 크게 (1)이미지 유사도, (2)텍스트 유사도 정보를 활용하는 방향으로 설계
● 수십 만개의 이미지왿의의 빠른 Classification을 위해서는 Query Vector 기반의 Vector Search가 필수적이라고 판단
● 즉, 이미지 유사도 관점에서 중요한 Task는 성능이 뛰어난 Visual Embedding Model을 만드는 것
Self-Supervised Learning (SSL)
● 기존의 Label이 필요한 Supervised Learning의 제약을 극복하기 위한 Unsupervised Learning의 한 영역으로 고안됨참고자료
· 없음태그
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Easy Ai 요약
이 문서는 이미지 기반 제품 검색을 위한 Contrastive Learning 기반 제품 인식 아키텍처를 소개하고 있습니다. 기존 지도 학습의 한계를 극복하기 위한 자기 지도 학습 방법인 Contrastive Learning의 원리왿 구체적인 적용 사례를 설명하고 있습니다. 실제 개발 과정에서의 시행착오왿 향후 개선 방향에 대해 자세히 다루고 있습니다.
Contrastive Learning은 유사한 이미지 간의 거리를 최소화하고 유사하지 않은 이미지 간의 거리를 최대화하는 방식으로 이미지의 Representation을 학습합니다. 이를 통해 특별한 레이블 없이도 의미 있는 Representation을 학습할 수 있으며, 레이블이 필요한 하위 작업에서도 우수한 성능을 보입니다.
이 문서에서는 Contrastive Learning을 활용한 제품 인식 아키텍처를 소개하고 있습니다. 이미지 내 제품을 검출하고 이를 활용하여 학습 데이터셋을 구축하였으며, Simsiam, BYOL, Barlow Twins 등 다양한 Contrastive Learning 모델을 실험하였습니다. 그러나 성능이 기대에 미치지 못하였는데, 이는 학습 데이터 부족, 색상 정보 반영 부족, 텍스트 정보 활용 필요성 등의 원인으로 분석하고 있습니다.
향후에는 더 많은 학습 데이터 확보, 색상 정보 반영 개선, 텍스트 정보 활용, 키포인트 매칭 등의 방법으로 성능 향상을 도모할 계획이라고 밝히고 있습니다. 이를 통해 이미지 기반 제품 검색 성능을 크게 개선할 수 있을 것으로 기대됩니다. -
자료후기
Ai 리뷰이미지 기반 제품 검색을 위한 Contrastive Learning 기반 제품 인식 아키텍처를 소개하고 있으며, 실제 적용 사례왿 성능 개선 방안을 상세히 기술하고 있습니다. -
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