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#객체인식 # 장면인식 # 인물인식 # 방송영상 데이터셋 # 연예인 데이터 # 연예인 닮은꼴

장면인식‧인물인식을 위한 방송 영상 콘텐츠

장면인식·인물인식을 위한 방송 영상
  • 분야영상이미지
  • 유형 비디오
구축년도 : 2020 갱신년월 : 2022-01 조회수 : 3,583 다운로드 : 354 용량 :
샘플 데이터 ?

샘플데이터는 데이터의 이해를 돕기 위해 별도로 가공하여 제공하는 정보로써 원본 데이터와 차이가 있을 수 있으며,
데이터에 따라서 민감한 정보는 일부 마스킹(*) 처리가 되어 있을 수 있습니다.

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.4 2022-01-12 누락 데이터 추가 보완
    1.3 2022-01-10 데이터 품질 보완
    1.2 2021-10-07 데이터 추가 개방
    1.1 2021-09-15 데이터 추가 개방
    1.0 2021-06-30 데이터 최초 개방

    소개

    미디어 영상의 비디오 및 프레임 데이터를 기반으로 미디어 장면을 분류하고, 미디어 영상 내 인물을 자동 검출 분석하기 위한 영상 데이터

    구축목적

    저작권, 지재권, 초상권, 특허권 등 적법성이 확보된 원본 데이터 및 가공 데이터의 구축·제공을 통해 지능형 영상 인식 AI의 학습 개발에 활용하기 위한 데이터셋 구축
  • 구축 내용 및 제공 데이터량

    • 90번은 약 670시간 가량의 동영상을 대상으로 라벨링된 데이터로 구성
      장면인식‧인물인식을 위한 방송 영상 내용 및 데이터량 표
      세부과제명 데이터 형태 목표 수량 구축량
      90번 객체 700만개 이상 약 800만개
      인물 200명 241명, 14만개
      장면 - 29종, 21만개
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 다운로드
  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 인물 인식 모델 정확도 Object Detection ResNet50 Accuracy 90 % 87.5 %
    2 객체 검출 모델 정확도 Object Detection Efficient-D7 mAP 50 % 51.41 %

    ※ 데이터 성능 지표가 여러 개일 경우 각 항목을 클릭하면 해당 지표의 값이 그래프에 표기됩니다.

    ※ AI모델 평가 지표에 따라 측정값의 범위, 판단 기준이 달라질 수 있습니다. (ex. 오류율의 경우, 낮을수록 좋은 성능을 내는 것으로 평가됩니다)

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    데이터 변경이력

    버전 일자 변경내용 비고
    1.4 2022.01.12 누락 데이터 추가 보완  
    1.3 2022.01.10 데이터 품질 보완  
    1.2 2021.10.07 데이터 추가 개방  
    1.1 2021.09.15 데이터 추가 개방  
    1.0 2021.06.30 데이터 최초 개방  

    구축목적

    • 저작권, 지재권, 초상권, 특허권 등 적법성이 확보된 원본 데이터 및 가공 데이터의 구축·제공을 통해 지능형 영상 인식 AI의 학습 개발에 활용하기 위한 데이터셋 구축

    활용분야

    • 방송사 영상을 대상으로 구축하여, 실제 방송에서 획득할 수 있는 다양한 산업에서 활용 가능
    • 장면인식 인물인식을 위한 방송 영상 콘텐츠 데이터는 OBS, YTN, EBS 등 방송사 영상 및 개인으로부터 수집한 다양한 영상을 대상으로 인물, 장면, 객체 정보를 라벨링함 장면인식 인물인식을 위한 방송 영상- 콘텐츠 데이터 예시 이미지

    소개

    • 방송사 및 개인으로부터 수집한 영상에 라벨링된 데이터셋으로, 다양한 장 르의 영상에 라벨링된 객체, 상황, 인물등의 라벨링 정보를 담고 있으며 학 습 데이터로 활용 가능하도록 지적재산권, 초상권 등 법적 문제를 해결한 원천 데이터를 활용함
    • 장면인식 인물인식을 위한 방송 영상 콘텐츠 데이터는 OBS, YTN, EBS 등 방송사 영상 및 개인으로부터 수집한 다양한 영상을 대상으로 인물, 장면, 객체 정보를 라벨링함

     

    구축 내용 및 제공 데이터량

    • 90번은 약 670시간 가량의 동영상을 대상으로 라벨링된 데이터로 구성
      장면인식‧인물인식을 위한 방송 영상 내용 및 데이터량 표
      세부과제명 데이터 형태 목표 수량 구축량
      90번 객체 700만개 이상 약 800만개
      인물 200명 241명, 14만개
      장면 - 29종, 21만개

    대표도면

    장면인식‧인물인식을 위한 방송 영상- 대표도면- 1

    장면인식‧인물인식을 위한 방송 영상- 대표도면- 2

    필요성

    • AI 학습 데이터는 4차 산업 혁명 시대의 중요한 생산 요소로 미국/ 유럽 등 AI 선도국에서는 정부와 민간이 협업하여 대규모의 데이터를 구축하고 있는 것에 반해, 한국은 비교적 경쟁력이 뒤쳐져 있어 이에 대한 대응 방안의 필요성이 대두되고 있음
    • 다만 국내 중소, 벤처 기업들은 오랜 시간과 많은 비용이 발생하는 AI 학습용 원천 데이터의 확보 부담으로 제품 서비스 개발에 어려움을 겪고 있음
    • 이에 저작권, 지재권, 초상권 등의 적법석이 확보된 원본 데이터 및 가공 데이터의 구축과 제공을 통해 중소/벤처기업 및 스타트업과 다양한 기관, 연구소 등에서 자유롭게 연구개발이 가능한 토대를 마련하고자 함

    데이터구조

    • 객체
      객체표
      depth 항목 description 예시
      1 info 데이터셋 정보 -
      1.1. version 버전 정보 1.0.0
      1.2. name 데이터셋 이름 #99 객체 데이터셋
      1.3. description 데이터셋 설명 프레임 단위의 객체 태깅
      1.4. created_at 생성 날짜 43885
      2 annotation 라벨링 정보 -
      2.1 frames 이미지 정보 -
      2.1.1. filepath 이미지 경로 /EBS/program-0000/video-0000/0000000048.png"
      2.1.2. object 객체 라벨링 정보 -
      2.1.2.1. category_id 객체명 id 0
      2.1.2.2. bbox 바운딩박스
      (X-min, Y-min, width, heigh)
      564, 182, 659, 898
      3 categories 객체명 정보 -
      3.1. id 객체명 번호 0
      3.2. name 객체명 한글 아이
    • 인물
       
      depth 항목 description 예시
      1 info 데이터셋 정보 -
      1.1. version 버전 정보 1.0.0
      1.2. name 데이터셋 이름 #99 인물 데이터셋
      1.3. description 데이터셋 설명 프레임 단위의 인물 태깅
      1.4. created_at 생성 날짜 43885
      2 annotation 라벨링 정보 -
      2.1. filepath 이미지 경로 filepath": "/OBS/program-0000/video-0000/0000000010.png
      2.2. people 인물 라벨링 정보 -
      2.2.1. category_id 인물명 id 201
      2.2.2. bbox 바운딩박스
      (X-min, Y-min, width, heigh)
      1166, 317, 54, 74
      3 categories 인물 카테고리 정보  
      3.1. id 인물명 번호 201
      3.2. name 인물명 한글 조영남
    • 장면
       
      depth 항목 description 예시
      1 info 데이터셋 정보 -
      1.1. version 버전 정보 1.0.0
      1.2. name 데이터셋 이름 #99 장면 데이터셋
      1.3. description 데이터셋 설명 프레임 단위의 장면 태깅
      1.4. created_at 생성 날짜 43885
      2 annotation 라벨링 정보 -
      2.1 frames 이미지 정보 -
      2.1.1. filepath 이미지 경로 "/YTN/program-0000/video-0000/0000000000.png
      2.1.2. category_id 장면명 id 0
      2.1.3. object 객체 라벨링 정보 -
      2.1.3.1. category_id 객체명 id 0
      2.1.3.2. bbox 바운딩박스
      (X-min, Y-min, width, heigh)
      51, 143, 410, 485
  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 줌인터넷
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    이수윤 02-583-4640 tndbs83@zuminternet.com · PM
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    피플레이 · 콘텐츠 업무
    인피닉 · 저작도구, 데이터 라벨링 (크라우드소싱 활용)
    솔트룩스 · 데이터 가공 및 품질검수
    지플러스 · 데이터 가공
    마인즈랩 · 데이터 구조화 및 전처리, 라벨링
    채널봄 · 데이터 가공 및 품질검수
    알디프로젝트 · 데이터 가공
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    이수윤(줌인터넷) 02·583·4640 tndbs83@zuminternet.com
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API 다운로드 파일은 분할 압축되어 다운로드 됩니다. 분할 압축 해제를 위해서는 분할 압축 파일들의 병합이 필요하며 리눅스 명령어 사용이 필요합니다.

리눅스 OS 계열에서 다운로드 받으시길 권장하며 윈도우에서 파일 다운로드 시 wsl(리눅스용 윈도우 하위 시스템) 설치가 필요합니다.

※ 파일 병합 리눅스 명령어

find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"

- 해당 명령어 실행 시, 실행 경로 위치에 병합 압축 파일이 생성됩니다.

- 병합된 파일 용량이 0일 경우, 제대로 병합이 되지 않은 상태이니 "폴더경로"가 제대로 입력되었는지 확인 부탁드립니다.

※ 데이터셋 소개 페이지에서 다운로드 버튼 클릭하여 승인이 필요합니다.