의류 가상착용 3D 이미지
- 분야영상이미지
- 유형 3D , 이미지
-
데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.3 2024-01-25 원천데이터 수정 1.2 2023-09-08 원천데이터 추가 개방 1.1 2023-06-23 데이터 추가 개방 1.0 2021-06-30 데이터 최초 개방 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2022-10-12 신규 샘플데이터 개방 소개
가상 피팅 서비스를 위한 다양한 사람의 신체 및 의류 등에 관한 이미지 데이터
구축목적
사람의 신체 데이터와 의류 상품 데이터를 통해 가상 피팅 서비스에 활용할 수 있는 AI 모델을 훈련하기 위한 데이터셋
-
메타데이터 구조표 데이터 영역 영상이미지 데이터 유형 3D , 이미지 데이터 형식 데이터 출처 라벨링 유형 라벨링 형식 데이터 활용 서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량2020년/400만 -
구축 내용 및 제공 데이터량
- 전용 스튜디오에서 직접 촬영된 2D(신체 100만 장, 상품 180만 장)와 3D(신체 51만 장, 상품 86만 장) 원천 데이터 구축
구축 내용 및 제공 데이터량 표 구분 구축량 원천
데이터2D 신체 1,012,160 장 상품 1,803,926 장 3D 신체 510,326 장 상품 862,509 장 합계 4,188,921 장 학습용
데이터셋2D 신체 카메라 이미지 (jpg) 1,012,160 장 라벨 데이터 (json) 1,012,160 개 상품 (착용) 카메라 이미지 (jpg) 693,699 장 라벨 데이터 (json) 693.699 개 상품 (미착용) 카메라 이미지 (jpg) 1,110,227 장 라벨 데이터 (json) 1,110,227 개 합계 2,816,086 set
- 2D 데이터의 경우, 폴리곤 세그먼테이션(Polygon Segmentation) 라벨링 작업을 거쳐 학습 데이터 구축
- 2D 신체 학습 데이터셋은 머리, 상체, 하체, 손, 발에 해당하는 영역별로 crop(잘라내기)됨
- 전용 스튜디오에서 직접 촬영된 2D(신체 100만 장, 상품 180만 장)와 3D(신체 51만 장, 상품 86만 장) 원천 데이터 구축
-
-
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 Polygon 데이터 가공 유효성(신체) Object Detection Mask R-CNN mIoU 60 % 77.6 % 2 Polygon 데이터 가공 유효성(상품 미착용) Image Classification Mask R-CNN mIoU 60 % 88 % 3 Polygon 데이터 가공 유효성(상품 미착용) Image Classification Mask R-CNN mIoU 60 % 87.9 %
※ 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 다운로드데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2021.06.30 데이터 최초 개방 구축 목적
- 사람의 신체 데이터와 의류 상품 데이터를 통해 가상 피팅 서비스에 활용할 수 있는 AI 모델을 훈련하기 위한 데이터셋
활용 분야
- 의류 이미지 및 상품 특성을 활용한 딥러닝 기반 스타일 큐레이션 서비스
- 소비자 선호 추론, 스타일 필터링으로 큐레이션 서비스 제공 - 비대면 의류 구입을 위한 가상 피팅
- 온라인에서 의류 구매 시 가상의 아바타를 생성하여 피팅 가능
소개
- 다양한 성별과 연령대 등으로 구분된 사람의 부위별 신체 데이터와 상의, 하의, 신발, 모자, 악세서리로 분류된 다양한 종류의 의류 상품 데이터를 구축한 AI 데이터셋
- 데이터에 특정 사람을 식별할 수 있는 얼굴 정보가 포함되어있지만 법적 분쟁의 위험 없이 사용할 수 있도록 확보된 데이터이며 추가적으로 비식별화 작업을 통해 사용에 제한 없음
구축 내용 및 제공 데이터량
- 전용 스튜디오에서 직접 촬영된 2D(신체 100만 장, 상품 180만 장)와 3D(신체 51만 장, 상품 86만 장) 원천 데이터 구축
구축 내용 및 제공 데이터량 표 구분 구축량 원천
데이터2D 신체 1,012,160 장 상품 1,803,926 장 3D 신체 510,326 장 상품 862,509 장 합계 4,188,921 장 학습용
데이터셋2D 신체 카메라 이미지 (jpg) 1,012,160 장 라벨 데이터 (json) 1,012,160 개 상품 (착용) 카메라 이미지 (jpg) 693,699 장 라벨 데이터 (json) 693.699 개 상품 (미착용) 카메라 이미지 (jpg) 1,110,227 장 라벨 데이터 (json) 1,110,227 개 합계 2,816,086 set
- 2D 데이터의 경우, 폴리곤 세그먼테이션(Polygon Segmentation) 라벨링 작업을 거쳐 학습 데이터 구축
- 2D 신체 학습 데이터셋은 머리, 상체, 하체, 손, 발에 해당하는 영역별로 crop(잘라내기)됨
대표도면
- 2D(신체, 상품)
- 3D(신체)
필요성
- 코로나(COVID-19)의 영향으로 대면 구매 방식에 대한 차단 발생에 따라 온라인을 통한 비대면 구매 방식 수요 증가
- 사용자의 신체 사이즈와 동일한 가상 아바타를 생성하여 의류 상품을 가상 피팅하며 소비자의 구매를 유도
- 3D 신체 AI 학습용 데이터의 경우, Reality Capture 프로그램 사용 시 고가의 3D Rendering 데이터 생성이 가능한 형태로, 높은 부가 가치 데이터를 생산할 수 있음
데이터 구조
- 데이터 구성
- 신체
- 상품
- 어노테이션 포맷
-
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 3D융합산업협회
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 강승철 02-6388-6080 sch.kang@gokea.org · 데이터 품질검수 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 한국전자기술연구원 · 데이터구축 총괄
· 데이터 설계
· AI모델 개발어노테이션 에이아이 · 데이터 가공 및 검수
· 크라우드 소싱
· 저작도구 개발포스켄 · 응용 서비스 – 패션(스타일) 큐레이션 서비스 개발 콘크리에이트 · 원천데이터 수집 및 정제 위치스 · 응용 서비스 – AR Fitting 시뮬레이션 서비스 개발 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 박상현(한국전자기술연구원) 031-739-7447 shpark@keti.re.kr
-
인터넷과 물리적으로 분리된 온라인·오프라인 공간으로 의료 데이터를 포함하여 보안 조치가 요구되는 데이터를 다운로드 없이 접근하고 분석 가능
* 온라인 안심존 : 보안이 보장된 온라인 네트워크를 통해 집, 연구실, 사무실 등 어디서나 접속하여 데이터에 접근하고 분석
* 오프라인 안심존 : 추가적인 보안이 필요한 데이터를 대상으로 지정된 물리적 공간에서만 접속하여 데이터에 접근하고 분석 -
- AI 허브 접속
신청자 - 안심존
사용신청신청자신청서류 제출* - 심사구축기관
- 승인구축기관
- 데이터 분석 활용신청자
- 분석모델반출신청자
- AI 허브 접속
-
1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기]
2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
3. 신청자 소속 증빙 서류 (재직증명서, 재학증명서, 근로계약서 등 택1)
4. 안심존 이용 신청서 [다운로드]
5. 보안서약서 [다운로드]
※ 상기 신청서 및 첨부 서류를 완비한 후 신청을 진행하셔야 정상적으로 절차가 이루어집니다. -
신청 및 이용관련 문의는 safezone1@aihub.kr 또는 02-525-7708, 7709로 문의
데이터셋 다운로드 승인이 완료 된 후 API 다운로드 서비스를 이용하실 수 있습니다.
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.