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호텔 검색, 어떻게 달라졌을까요? 4편 - 이미지 검색
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호텔 검색, 어떻게 달라졌을까요? 4편 - 이미지 검색

네이버 D2
네이버 D2
2025년 3월 10일

두줄요약

호텔 검색의 이미지 품질을 높이기 위해 플레이스 특화 CLIP 인코더를 학습했습니다. 질의와 이미지의 연관성을 강화해 대표 이미지 검색 정확도와 사용자 경험을 개선했습니다.

핵심 내용

  • 호텔·플레이스 검색에서 이미지 검색 품질 개선 필요성 정리
  • 일반 CLIP 한계를 보완한 플레이스 특화 멀티모달 인코더 학습
  • 검색 키워드와 이미지 콘텐츠 연관성 강화로 POI 맥락 반영

문제 상황

  • 대표 이미지가 질의와 무관하게 고정 노출되는 문제
  • 새로운 키워드 등장 시 이미지 매칭 품질 저하
  • 일반 도메인 CLIP의 플레이스 특화 성능 한계

해결 방법

  • 플레이스 도메인 데이터로 CLIP 인코더 재학습
  • 블로그·사용자 리뷰 활용한 이미지 랭킹 알고리즘 적용
  • 검색 질의와 이미지의 의미적 연관성 학습

성능/운영 포인트

  • 파인튜닝 중 파괴적 망각 완화
  • layer-wise discriminative learning rate 적용
  • 소량 이미지로도 클래스 확장 가능한 centroid 기반 학습

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