이미지 검색이란?

쇼핑몰 검색에서 사용한다면,

상품 이미지 안에 존재하는 가방, 귀걸이, 안경 등과 같은 객체를 추출하여 검색할 수 있는 기능

이미지 객체 추출

AI 모델은 사진을 보고 고양이인지 어떻게 알 수 있을까?

특징 추출

• 다양한 객체(예: 고양이, 강아지, 새 등)의 이미지를 수집하여 학습
• 모델은 이미지 데이터를 입력받아 각 이미지의 시각적 특징(예: 색상, 모양, 질감 등)을 추출

다양한 특징 기반 파악

• 추출된 특징들을 바탕으로 데이터를 분석
• 모델은 각 객체의 여러 이미지를 비교하여 공통된 특징을 파악하고, 이러한 특징을 바탕으로 객체를 분류

모델의 이미지 분류

분류하고 싶은 새로운 이미지를 가져왔습니다.

• 학습된 특징들을 바탕으로 판단
• 모델은 이전에 학습한 특징들을 사용하여 어떤 객체인지 식별

고양이로 인식

• 최종적으로 입력된 이미지를 분석한 결과를 바탕으로
• 입력 받은 이미지가 고양이라는 결론을 내립니다.

쇼핑몰에 적합한 상품 분류 모델을 생성하면?

쇼핑몰 이미지 검색의 동작 방식

1. 이미지 입력

사용자가 쇼핑몰 검색창에 상품을 추출하고자 하는 이미지를 업로드
(예 : 패션 아이템이 담긴 이미지)

2. 이미지 분석

• 객체 검출: 이미지 내의 각 객체(예: 옷, 신발, 가방 등)를 감지하고 분할
• 특징 추출: 각 객체의 색상, 모양, 텍스처 등 시각적 특징을 분석하여 특징 벡터를 생성

3. 세부 이미지 출력

감지된 각 객체를 별도의 이미지로 분할 아래와 같이,
하나의 이미지에서 셔츠, 바지, 신발 등의 객체를 각각 추출

4. 세부 이미지 검색

각 객체 이미지에 대해 유사한 제품을 검색엔진에서 검색

• 특징 매칭: 추출된 특징 벡터를 바탕으로 검색엔진의 제품 이미지와 유사성을 비교
• 결과 제공: 가장 유사한 제품 이미지를 사용자에게 제공

쇼핑몰 이미지 검색의 장점

• 사용자 편의성 향상: 사용자는 복잡한 키워드 입력 없이 이미지를 통해 원하는 제품을 쉽게 찾을 수 있음
• 쇼핑 경험 개선: 사용자는 특정 스타일의 전체적인 코디를 검색하고 구매할 수 있어 쇼핑 경험이 향상

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