상품 이미지 소개
기본탭
| 데이터셋명 | 상품 이미지 | |||
|---|---|---|---|---|
| 데이터 분야 | 비전 | 데이터 유형 | 이미지 | |
| 구축기관 | 롯데정보통신 | 데이터 관련 문의처 | 담당자명 | 전시형(롯데정보통신) |
| 가공기관 | 에이모 | 전화번호 | 02-2028-9010 | |
| 검수기관 | 롯데정보통신, 에이모 | 이메일 | sihyoung.jurn@lotte.net | |
| 구축 데이터량 | 60만 | 구축년도 | 2020년 | |
| 버전 | 1.0 | 최종수정일자 | 2021.06.25 | |
| 소개 | 물류창고, 무인 스토어 등에서 탐지, 식별 솔루션에 활용될 수 있는 상품 이미지 데이터 | |||
| 주요 키워드 | 상품분류, 상품인식, 상품이미지, 무인매장, 키오스크, 셀프결제 | |||
| 저작권 및 이용정책 | 본 데이터는 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원이 지원하는 '인공지능 학습용 데이터 구축사업'으로 구축된 데이터입니다. [데이터 이용정책 상세보기] | |||
| 데이터설명서 | 자료보기 | 구축활용가이드 | 자료보기 | |
| 샘플데이터 | 다운로드 | 교육활용동영상 | 영상보기 | |
| 저작도구 | 다운로드 | AI모델 | 업데이트 중 | |
데이터 변경이력
| 버전 | 일자 | 변경내용 | 비고 |
|---|---|---|---|
| 1.0 | 2021.06.25 | 데이터 최초 개방 |
구축 목적
- 소상공인 자동화 매장 구축을 위해 활용 가치가 높은 10,000종 이상의 상품에 대해 데이터를 구축해서 다양한 상품 분류 서비스 개발에 활용될 목적으로 구축됨
활용 분야
- 유통 매장 진열 상품을 분류하는 서비스, 선반,셀프결제대 상품 인식 하여 결제 하는 서비스, 결품 확인 서비스 등 활용 가능
소개
- 본 데이터셋은 일반적으로 이미지 분류 기술의 학습에 활용하는 이미지 및 라벨(정답) 쌍의 약 10,000 종 이상의 상품 데이터셋으로 구성되어있다.
- 다양한 응용 서비스에 활용될 수 있도록 상품 촬영의 다양한 각도별 고품질 이미지를 제공하며, 연구자가 다양한 실험을 진행할 수 있기에 충분한 양으로 구성하였다.
- 이는 상용화 단계에서 강력한 사전 학습 vision AI 모델을 만들 수 있는 양이다.
- 본 데이터셋을 통해 응용서비스를 구축하고, 이를 공유하여 AI 기술 개발과 확산을 실현하고, 나아가 AI 기술의 지속적 고도화에 기여 할 것으로 기대한다.
구축 내용 및 제공 데이터량
- 본 데이터셋은 14개 대분류의 약 10,000개 이상 상품으로 구성되어 있다
| 대분류 | 수량 |
|---|---|
| 과자 | 1,693 |
| 디저트 | 77 |
| 면류 | 208 |
| 상온HMR | 1,093 |
| 생활용품 | 1,112 |
| 소스 | 736 |
| 유제품 | 291 |
| 음료 | 1,130 |
| 의약외품 | 203 |
| 이/미용 | 2,019 |
| 주류 | 496 |
| 커피차 | 508 |
| 통조림/안주 | 322 |
| 홈클린 | 392 |
| 합계 | 10,280 |
- - 단수 상품 이미지 72만장, 복수 상품 이미지 72만장 총 144만장 제공됨
| 대분류 | 이미지 수량 |
|---|---|
| 10,000개 상품＊3개 높이(0도,30도,60도) * 24개 각도(단수상품) | 720,000 |
| 10,000개 상품＊3개 높이(0도,30도,60도) * 24개 각도(복수상품) | 720,000 |
| 합계 | 1,440,000 |
대표도면
| 구분 | 예시 |
|---|---|
| Pitch | 
|
| Roll | 
|
필요성
- 유통매장의 상품을 인식하고 분류하는 서비스 개발을 위한 국내 상품 데이터셋 부재
- 상품이 진열되어 있는 다양한 Pitch와 Roll에 대한 분류 정확도를 높이기 위한 고품질 이미지 데이터셋 부재
- 다양한 제품군의 균일한 분포의 상품 이미지 데이터셋 부재
- 이러한 상품 이미지 데이터를 구축하기 위해 소상공인들이 투자할 여력이 없으며, 해당 데이터셋 활용을 통해 새로운 응용 서비스를 개발하고 적용하기 어렵움
- 이번 10,000 종 이상에 대한 상품 이미지와 라벨링 데이터 제공함에 따라 다양한 View(각도)의 상품 데이터를 활용해서 소상공인들이 활용가능한 다양한 탐지(Detection), 인지(Recognize), 정보(Information), 유사상품(Similar) 제공 서비스 제공
데이터 구조
- 어노테이션 포맷
| NO | 항목명 | 설명 | |||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | comp_cd | 제조사 코드 | |||
| 1-1 | div_cd | 분류 코드 | |||
| 1-1-1 | item_cd | 상품코드 | |||
| 1-1-2 | item_no | 상품번호 | |||
| 1-1-3 | div_l | 대분류 | |||
| 1-1-4 | div_m | 중분류 | |||
| 1-1-5 | div_s | 소분류 | |||
| 1-1-6 | div_n | 세분류 | |||
| 1-1-7 | comp_nm | 제조사 | |||
| 1-1-8 | prod_nm | 상품명 | |||
| 1-1-9 | vessel | 용기 | |||
| 1-1-10 | volume | 용량 | |||
| 1-1-11 | barcd | 바코드번호 | |||
| 1-1-12 | width | 가로 | |||
| 1-1-13 | length | 세로 | |||
| 1-1-14 | height | 높이 | |||
| 1-1-15 | img_prod_nm | 상품명(이미지상) | |||
| 1-1-16 | nutrition_info | 영양기능정보 | |||
| 2 | annotation | 어노테이션 정보 | |||
| 2-1 | folder | 이미지 디렉토리명 | |||
| 2-2 | filename | 이미지 파일명 | |||
| 2-3 | path | 이미지 파일 경로 | |||
| 2-4 | source | 출처 정보 | |||
| 2-4-1 | database | DB명 | |||
| 2-5 | size | 이미지 파일 크기 | |||
| 2-5-1 | width | 너비 픽셀 | |||
| 2-5-2 | height | 높이 픽셀 | |||
| 2-5-3 | depth | 차원(RGB: 3) | |||
| 2-6 | segmented | 분할 여부 | |||
| 2-7 | object | 라벨링 객체 정보 | |||
| 2-7-1 | name | 상품코드 | |||
| 2-7-2 | pose | 방향 | |||
| 2-7-3 | truncated | 객체의 영역 초과 | |||
| 2-7-4 | difficult | 난이도 | |||
| 2-7-5 | bndbox | 바운딩 박스 좌표 | |||
| 2-7-5-1 | xmin | x최솟값 | |||
| 2-7-5-2 | ymin | y최솟값 | |||
| 2-7-5-3 | xmax | x최댓값 | |||
| 2-7-5-4 | ymax | y최댓값 | |||
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 롯데정보통신
| 책임자 | 전화번호 | 대표이메일 | 담당업무 |
|---|---|---|---|
| 전시형 | 02-2028-9010 | sihyoung.jurn@lotte.net | · 데이터구축 총괄 · AI 모델 개발 · 응용서비스 데모서비스 개발 |
수행기관(참여)
| 기관명 | 담당업무 | 기관명 | 담당업무 |
|---|---|---|---|
| 케이원정보통신 | · 원천데이터 구매, 촬영 | 에이모 | · 데이터 가공 (크라우드소싱 활용) · 결과물 검수 및 검증 |
