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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2022-07-14 데이터 최초 개방 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2022-10-13 신규 샘플데이터 개방 2022-07-14 콘텐츠 최초 등록 소개
협회 경기 영상과 다각도에서 직접 촬영한 경기 및 동작 영상을 이미지로 변환하여 구축한 데이터로 야구의 주요 객체 및 행동에 대한 정보가 포함되어 있음
구축목적
야구 영상 분석을 위한 영상 내 주요 객체 및 행동 분류 인공지능 학습용 데이터를 구축하여 수요자가 많은 해당 분야에 제공함으로써 누구나 활용할 수 있는 기회를 제공함
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메타데이터 구조표 데이터 영역 영상이미지 데이터 유형 이미지 데이터 형식 jpg 데이터 출처 협회 경기 영상, 경기 및 동작 촬영 영상 라벨링 유형 바운딩 박스(이미지), 키포인트(이미지) 라벨링 형식 JSON 데이터 활용 서비스 AI 중계 서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량2021년/1,220,000장 이상 -
객체별 분포
- 편향성 방지를 위한 최소 수량
구분 구분 분류 수량 선수 타자 100,000개 이상 주자 100,000개 이상 투수 100,000개 이상 포수 100,000개 이상 1루수 100,000개 이상 2루수 100,000개 이상 3루수 100,000개 이상 유격수 100,000개 이상 우익수 100,000개 이상 중견수 100,000개 이상 좌익수 100,000개 이상 심판 주심 30,000개 이상 심판 90,000개 이상 장비 배트 100,000개 이상 야구공 100,000개 이상 글러브 100,000개 이상 유니폼 번호 상의 번호 300,000개 이상 동작별 분포
- 편향성 방지를 위한 최소 수량
구분 분류 수량 타자 타격 10,000개 이상 스윙 10,000개 이상 번트 10,000개 이상 주자 달리기 10,000개 이상 투수 오버핸드 투구 10,000개 이상 사이드암 투구 10,000개 이상 언더핸드 투구 10,000개 이상 보크 10,000개 이상 견제 10,000개 이상 포수 송구 10,000개 이상 야수 뜬공 잡기 10,000개 이상 땅볼 잡기 10,000개 이상 송구 10,000개 이상 -
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데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 Human Detection Object Detection Faster R-CNN mAP 50 % 82.2 % 2 Pose Estimation Pose Estimation Multi-Stage Pose Network (with GlobalNet) PCK 50 % 94.1 %
※ 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)
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설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드어노테이션 포맷
- 경기
No No 항목 타입 필수여부 한글명 영문명 1 기본 정보 information Object Y 1–1 구축년도 year String Y 1–2 구축기관 maker String Y 2 이미지 정보 image Object Y 2–1 파일명 filename String Y 2–2 이미지 종류 type String Y 2–3 카메라 번호 camera location String Y 2–4 해상도 resolution Array Y 3 환경 정보 environment Object Y 3–1 시간대 time String Y 3–2 장소 location String Y 4 라벨링 정보 annotations Object Y 4–1 클래스 class String 4–2 속성 attribute Array 4–2–1 포지션 position String 4–2–2 장비 종류 type String 4–2–3 유니폼 번호 number String 4–3 바운딩 박스 좌표값 bbox Array - 동작
No 항목 타입 필수여부 한글명 영문명 1 관절 정보 categories Object Y 1–1 관절 순서 정보 keypoints Array Y 2 기본 정보 information Object Y 2–1 구축년도 year String Y 2–2 구축기관 maker String Y 3 이미지 정보 image Object Y 3–1 파일명 filename String Y 3–2 이미지 종류 type String Y 3–3 해상도 resolution Array Y 4 동작 정보 action Object Y 4–1 동작 종류 type String Y 5 라벨링 정보 annotations Object Y 5–1 바운딩 박스 정보 {} Object 5–1–1 바운딩 박스 좌표값 bbox Array 5–1–2 클래스 class String 5–2 키 포인트 정보 {} Object 5–2–1 속성 attribute Array 5–2–2 클래스 class String 5–2–3 키 포인트 좌표값 points Array 실제 예시
- 경기
{
"information": {
"year": "2021",
"maker": "INFINIQ Consortium"
},
"image": {
"filename": "baseball_rg_d01_00005_00001_00001.jpg",
"type": "direct recorded game",
"cameralocation": "d01",
"resolution": [
1920,
1080
]
},
"environment": {
"time": "day",
"location": "outdoor"
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"annotations": [
{
"class": "player",
"attribute": [
{
"position": "hitter"
}
],
"bbox": [
1030,
692,
1103,
909
]
},
…
]
}- 동작
{
"categories": {
"keypoints": [
"head",
"eye_right",
"eye_left",
"neck",
"chest",
"right_shoulder",
"left_shoulder",
"right_elbow",
"left_elbow",
"right_wrist",
"left_wrist",
"right_fingertips",
"left_fingertips",
"waist",
"right_hip",
"left_hip",
"right_knee",
"left_knee",
"right_ankle",
"left_ankle",
"right_tiptoe",
"left_tiptoe",
"right_heel",
"left_heel"
]
},
"information": {
"year": "2021",
"maker": "INFINIQ Consortium"
},
"image": {
"filename": "baseball_ra_ps_d02_00001_00001.jpg",
"type": "direct recorded action",
"resolution": [
1920,
1080
]
},
"action": {
"type": "side_arm_throw"
},
"annotations": [
{
"bbox": [
890,
370,
1024,
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"class": "person"
},
{
"attribute": [
{
"position": "pitcher"
}
],
"class": "player",
"points": [
956,
376,
2,
940,
401,
1,
…
]
}
]
} -
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 주식회사 인피닉
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 김건 02-525-2202 gkim@infiniq.co.kr 사업 총괄, 데이터 수집, 데이터 라벨링 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 포디리플레이코리아㈜ 데이터 수집 ㈜아이온커뮤니케이션즈 홍보 및 응용 서비스 포항공과대학교 산학협력단 유효성 검증 서울대학교 산학협력단 응용 서비스 자문
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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)
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.