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소개
이미지 내 모든 차량에 대한 Object-detection을 실시하여, Bounding box 도출 경량화 문제로, 주어진 조건(GPU 4GB, Mem16GB) 내에서 연산량을 기반으로 성능 측정 하는 과제
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드론으로 촬영된 도로 이미지를 이용해 차량을 detection하는 모델 개발
교통 | 이미지 영역 | GPU 제공형 문제 | (mAP/MACs)
정의
- 이미지 내 모든 차량에 대한 Object-detection을 실시하여, Bounding box 도출
- 경량화 문제로, 주어진 조건(GPU 4GB, Mem16GB) 내에서 연산량을 기반으로 성능 측정 하는 과제데이터셋
- Input - 도로 이미지 (FHD, 1920*1080)
- Output - 차량 등 Bounding box 좌표와 class 레이블
- Class 종류 – Car, Truck, Bus, Etc Vehicle, Bike, Person
평가지표
Final Score = (𝑤1 ×성능) / (𝑤2 × 연산량)
※ w1, w2: 성능과 연산량 비중 조정 가중치, 구체적인 계산방식은 추후 공개 예정
- 성능 기준 : mAP@IoU=0.75
- 연산량 기준 : MACs (Multiply–accumulate operations)추진배경
- AI Edge 기술이 보편화 됨에 따라, 모델을 경량화 하여, Device에 삽입 하여 AI 모델의 효율성을 극대화 하고 있음
- 차량이 증가함에 따라 도로 내 정체 현상이 심화 되고 있음, CCTV를 통하여 차량 통행을 실시간으로 파악하고 있으나, 한계가 존재함
- AI 기술을 활용한 통행량 파악 및 예측 기술을 활용하여, 교통 정체를 사전 예방 하고자 함활용 서비스
- 지능형 CCTV 및 드론
- 실시간 교통량 알림 서비스
- 지능형 네비게이션 길안내 서비스
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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
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1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기]
2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
3. 신청자 소속 증빙 서류 (재직증명서, 재학증명서, 근로계약서 등 택1)
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※ 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.