대회 주요 일정
배경
- 국내 인공지능 기반 Instance-Segmentation 알고리즘 개발 저변 확대 모색
- 고성능 딥러닝 알고리즘의 확보를 통한 개발기간의 단축과 개발비용 감소
- 코로나19 확산에 따른 경제 불안 등 요인으로 패션 기업의 최대 40~50%대 매출 하락과 이로 인한 패션업계 위기
- 패션업계는 트렌드에 매우 민감함에도 불구하고 기획-생산-판매까지 공정과정이 최소3개월 이상 소요되어 보다 정확한 트렌드와 패션 상품별 수요 예측이 필요
- 매 시기 빠르게 변화하는 패션 트렌드를 지속해서 모니터링하여 패션 변화를 빠르게 인지할 수 있는 인공지능 분석 기술 개발이 시급
개발 목표
- K-Fashion 데이터 활용 및 패션테크 활성화를 위한 인공지능 모델 개발
주최 / 주관
- ㈜오피니언라이브, 주식회사 웨얼리, 주식회사 에이아이닷엠, 이화여자대학교, 한국패션산업연구원
후원
- 한국정보화진흥원
※ 본 경진대회는 한국정보화 진흥원 "K-Fashion 이미지 AI 데이터 구축"사업의 일환으로 기획ㆍ운영함
대회 주요 일정
배경
- 국내 인공지능 기반 Instance-Segmentation 알고리즘 개발 저변 확대 모색
- 고성능 딥러닝 알고리즘의 확보를 통한 개발기간의 단축과 개발비용 감소
- 코로나19 확산에 따른 경제 불안 등 요인으로 패션 기업의 최대 40~50%대 매출 하락과 이로 인한 패션업계 위기
- 패션업계는 트렌드에 매우 민감함에도 불구하고 기획-생산-판매까지 공정과정이 최소3개월 이상 소요되어 보다 정확한 트렌드와 패션 상품별 수요 예측이 필요
- 매 시기 빠르게 변화하는 패션 트렌드를 지속해서 모니터링하여 패션 변화를 빠르게 인지할 수 있는 인공지능 분석 기술 개발이 시급
개발 목표
- K-Fashion 데이터 활용 및 패션테크 활성화를 위한 인공지능 모델 개발
주최 / 주관
- ㈜오피니언라이브, 주식회사 웨얼리, 주식회사 에이아이닷엠, 이화여자대학교, 한국패션산업연구원
후원
- 한국정보화진흥원
※ 본 경진대회는 한국정보화 진흥원 "K-Fashion 이미지 AI 데이터 구축"사업의 일환으로 기획ㆍ운영함
