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#컴퓨터 비전

NEW 유사성 기반 추론 데이터

유사성 기반 추론 데이터 아이콘 이미지
  • 분야영상이미지
  • 유형 텍스트 , 이미지
구축년도 : 2022 갱신년월 : 2023-12 조회수 : 7,190 다운로드 : 35 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
    1.1 2023-12-06 데이터 최종 개방
    1.0 2023-07-27 데이터 개방(Beta Version)

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2023-12-15 산출물 전체 공개

    소개

    시각 정보에 대한 이해를 위해 이미지의 유사성 이외에도 논리적 관계, 즉 성질의 유사성, 시각적 상식, 카테고리 등의 관계를 추론할 수 있는 인공지능 모델을 개발하기 위한 대규모 시각 추론 학습 데이터

    구축목적

    기존의 특정 레이블에 대한 이미지 데이터에서 벗어나 객체의 다양한 속성별로 군집화된 시각 추론 학습 데이터를 구축하여, 새로운 환경에 대한 적응을 위한 기술 등 다양한 방면에 활용을 목적으로 하는 데이터셋
  •  

    □ 데이터 구축 규모

     
    과제번호 과제명 항목 수량 데이터 형식
    1-002-004 유사성 기반 추론 데이터 이미지 데이터 465,000건 jpeg, jpg
    라벨링 데이터 60,000건 json

     

    □ 데이터 카테고리 분포

     
    카테고리 구성비 카테고리 구성비
    무채색 2.50% 아치형 2.50%
    원색(포화색) 2.50% 그물모양 2.50%
    무지개색 2.50% 대칭 2.50%
    그라데이션 2.50% 하트 2.50%
    파스텔 톤 2.50% 나무 2.50%
    어두운 톤 2.50% 금속 2.50%
    반짝임 2.50% 가죽 2.50%
    발광 2.50% 종이 2.50%
    딱딱한 2.50% 2.50%
    부드러운 2.50% 플라스틱 2.50%
    거친 2.50% 유리 2.50%
    매끄러운 2.50% 분말 2.50%
    2.50% 무거운 2.50%
    날카로움 2.50% 가벼운 2.50%
    뾰족한 2.50% 뜨거운 2.50%
    건조한 2.50% 차가운 2.50%
    원형 2.50% 텅 빈 2.50%
    삼각형 2.50% 꽉 찬 2.50%
    사각형 2.50% 탄력있는 2.50%
    다각형(오각 이상) 2.50% 부서진 2.50%

     

    □ 데이터 문제 유형 분포

     
    문제유형 구성비
    이진-긍부정 25.00%
    이진-긍정 25.00%
    선택-긍부정 25.00%
    선택-긍정 25.00%

     

  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    □ 유사성 기반 추론 데이터 모델
    ● 모델 개요
        - Vit는 transformer구조를 사용하고 Image들을 patch단위로 토큰화 시켜서 Linearly embedding하고 Positional embedding을 하여 인풋으로 넣어 줘서 학습하는 모델
        - VIT모델은 모델 자체에서 이미 이미지의 특성이나 카테고리를 충분히 뽑아낼 수 있어서 VQA 같은 언어적인 요소를 뽑아주지 않아도 충분히 그 특성을 학습 할 수있는 모델
        - 이미지를 잘 임배딩하는 과정과 임배딩된 이미지를 positive pair과 negative pair로 잘 학습하는 두가지 과정이 필요하며, 임배딩에서는 Vision Transformer을 선정
       - 학습과정에서는 Supcontrast(Supervised Contrasive)와 SimCLR(Unsupervised Contrasive)중 Supcontrast방식을 사용
       - SimCLR는 라벨이 없는 경우 사용하며 Supcontrast는 라벨이 없는 문제에서 사용
       - 라벨자체는 없지만 문제로부터  Positive Pair와 Negative Pair에 대한 정보를 얻을수 있어서 라벨로서 활용할수있기에 Supcontrast방식을 최종 모델로 선정 (라벨이 있는경우가 정확도나 학습측면에서 유리)

     

    ● 모델 개발내용

    ViT 모델 구조

    - 지도학습(Supcontrast)에서는 유사한 이미지들을 이용해서 학습을 진행
        - 각 문제에서는 문제와 정답 값으로 유사한 이미지들을 추출 할 수 있음
        - 각 배치마다 유사한 이미지들끼리 유클리디안 거리(Euclidian distance)가 최소가 되도록 학습
        - 유사하지 않은 이미지들끼리 유클리디안 거리(Euclidian distance)가 최소가 되도록 학습
        - 학습방법으로 한 배치 내에서 이루어지기 때문에 학습시 배치사이즈가 중요
        - ViT-Base로 12개의 레이어(layer)와 12개의 Attention 모듈들로 구성, 이 중 은닉층(Hidden layer)의 크기는 768이며, 총 파라미터 수는 8,600만개 임.
     

     

  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 유사성 기반 이미지 분류 성능 Image Classification ViT F1-Score 0.5 0.8003

    ※ 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 설명
    ● 유사성 기반 추론 데이터는 다른 부가정보 없이 객체 특성간 유사성을 시각적으로 추론하는 문제 형태의 데이터이다.

     

    이진-긍 부정 시험이미지가 2개의 보기 중 어느 집합에 속하는지 선택 (2)이진-긍정 시험 이미지가 보기의 집합에 속하는지 아닌지 선택 (3) 선택-긍 부정 (시험 이미지 집합 중 스스로 유사성을 갖는 집합을 찾은 뒤, 해당 이미지 집합과 유사성을 가진 집합을 선택) (4)선택-긍정 시험 이미지 집합에 속하는 이미지를  보기 중 2개 선택

    □ 라벨링 데이터 구성
    ● 라벨링 데이터

    구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고
    1 info Object   데이터셋정보    
      1-1 dataset_name string Y 데이터셋명    
    1-2 doc_id string Y 획득 SEQ# 6자리 숫자  
    1-3 year string Y 출제년도   yyyy
    1-4 difficulty number Y 난이도(문제별) [1~3] 1:hard
    2:normal
    3:easy
    1-5 correct_rate string Y 응시자 정답률 [0.30~1.00]  
    1-6 category string Y 카테고리    
    1-7 type number Y 문제유형 [1~5] 1:이진-긍/부정
    2:이진-긍정
    3:선택-긍/부정
    4:선택-긍정
    5.선택형
    1-8 answer_type string Y 정답표현방식 [Multiple_choice, OX_Quiz]  
    1-9 Is_corrcet boolean N O/X문제의 답변 [True, False,null]  
    1-10 corrcet_answer_group_ID number N 딥변 이미지 그룹 ID [0~4] 1~2개 선택 가능
    1-11 corrcet_question_group_ID number N 문제 이미지 긍정 그룹 ID   문제 이미지 그룹이 2개 이상일 경우 해당(유사성기반-선택 긍/부정 유형)
    2 Questions array   문제 정보   최대 2개 그룹
      2-1 group_id string Y 문제 이미지 그룹 ID 6자리 숫자  
    2-2 image array Y      
    2-2-1 id string Y 이미지 ID SEQ#  
    2-2-2 image_url string Y 이미지 url   dc9d7851c8884b21ae43679e7592e6e8.jpg
    3 Answers array Y 답변 정보    
      3-1 group_id string Y 답변 이미지 그룹 ID [1~5]  
    3-2 image array Y      
    3-2-1 id string Y 이미지 ID SEQ#  
    3-2-2 image_url string Y 이미지 url   dc9d7851c8884b21ae43679e7592e6e8.jpg

    □ 데이터 실제 예시
    ● 원천 데이터

     

    원천 데이터 실제 예시

    ● 라벨 데이터

     

    라벨 데이터 실제 예시

     

     

     

     

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : ㈜유클리드소프트
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    박주한 042-488-6589 jhpark@euclidsoft.co.kr 데이터 설계, 가공, 검수
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    ㈜써로마인드 데이터 설계, 모델링
    ㈜엠에이치소프트 데이터 수집, 가공, 검수
    ㈜심스리얼리티 데이터 수집, 가공, 검수
    ㈜어반데이터랩 데이터 수집
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    박주한 042-488-6589 jhpark@euclidsoft.co.kr
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※ 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.

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