초록
본 연구에서는 동적 라우팅을 사용하는 밀집 연결 캡슐 네트워크의 매장 내 의류 검색 성능을 조사합니다. 이를 위해 두 가지 다른 특징 추출 방법을 사용한 캡슐 네트워크 아키텍처의 트리플릿 기반 설계를 제안합니다. 제안된 설계에서 스택드 컨볼루션(Staked-convolutional, SC) 블록과 잔차 연결(Residual-connected, RC) 블록이 캡슐 계층의 입력을 형성하는 데 사용됩니다. 실험 결과는 랜드마크 정보에 의존하지 않아도 모든 베이스라인 연구 변형체, 즉 패션넷(FashionNet)보다 우수한 성능을 보임을 입증합니다. 또한 의류 검색 분야에서 최신 기술(SOTA) 아키텍처와 비교할 때, 제안된 트리플릿 캡슐 네트워크는 최신 기술 아키텍처에서 사용되는 파라미터 수의 절반만으로 유사한 재현율을 달성하였습니다.