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#컴퓨터 비전

NEW 가려진 객체 추론 데이터

가려진 객체 추론 데이터 아이콘 이미지
  • 분야로보틱스
  • 유형 이미지
구축년도 : 2022 갱신년월 : 2023-12 조회수 : 14,881 다운로드 : 62 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 2023-12-08 데이터 최종 개방
    1.0 2023-06-28 데이터 개방(Beta Version)

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2023-12-27 산출물 전체 공개

    소개

    비정형 환경에서 로봇이 가려진 목표물을 지능적으로 조작할 수 있도록 가림 관계 정보에 대한 이미지 구축 데이터 제공

    구축목적

    가려진 물체 인식을 위한 대규모 데이터 구축
    표준화된 로봇 비전 벤치마크 제공
  •  

    데이터 구축 규모

    데이터 구분 데이터 수량(세트)
    물체3D스캔데이터 200
    다수물체가림데이터 가상 100,000
    실제 54,600
    로봇-물체파지데이터 가상 46,000
    실제 66,359
    사람-물체파지데이터 126,000


    데이터 분포
    - 물체 클래스 구성: 물체 3D 스캔 데이터

     

    구분 빈도 비율
    가정 100 50%
    산업 50 25%
    물류 50 25%
    합계 200 100.00%

     

    - 가상-실환경 데이터

     
    구분 빈도 비율
    가상 100,000 65%
    실제 54,600 35%
    합계 154,600 100.00%

                         <다수 물체 가림 데이터>  

     
    구분 빈도 비율
    가상 46,000 40%
    실제 66,359 60%
    합계 112,359 100.00%

                             <로봇-물체 파지 데이터>

  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    모델학습

     
    항목명 학습 대상 모델 측정
    지표
    인스턴스 분할 다수 물체 가림 데이터 Mask R-CNN mAP
    로봇-물체 파지 데이터
    아모달 인스턴스 분할 다수 물체 가림 데이터 UOAIS-Net mAPA
    로봇-물체 파지 데이터
    물체의 6D 자세 예측 다수 물체 가림 데이터 TemplatePose RecallVSD
    로봇

     

    서비스 활용 시나리오
    1. 로봇의 가려진 물체 인식 및 파지 순서 계획 수립
      - 로봇이 가려진 물체를 파지하기 위한 물체 인식 및 파지 순서 계획에 활용
      - 물체의 가시 영역, 가려진 영역, 가려짐 여부를 인식하고, 목표 물체가 가려지지 않을 때까지 목표 물체를 가리고 있는 인접 물체를 파지함
      - GIST AILAB이 보유하고 있는 기술로 본 과제의 데이터셋을 이용해 추가 학습해 가려진 영역 추론 성능을 향상시키고 다양한 비정형 환경에서의 물체 파지에 활용
    2. 다양한 비정형 환경에서의 물체 인식 및 파지
      - 본 과제를 통해 구축된 데이터셋은 가정, 물류, 산업 현장에서의 책상, 선반, 상자 등의 다양한 환경 및 배치의 데이터셋을 포함하므로, 해당 데이터셋을 이용해 학습한 딥러닝 모델을 활용하면 특정 환경에 맞게 데이터셋을 별도 구축할 필요없이 다양한 비정형 환경에서 물체의 가려진 영역 및 가시 영역을 손쉽게 인식 가능

     

  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 가시 영역 객체 검출 성능 Image Classification Mask R-CNN mAP 40 % 52.57 %
    2 아모달 영역 객체 검출 성능 Object Detection UOAIS-Net mAP 30 % 52.09 %
    3 물체의 6D 자세 예측 성능 Prediction TemplatePose Recall(VSD) 30 % 61.78 %

    ※ 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 요약
     - 로봇이 가려져 있는 목표물을 지능적으로 조작하기 위하여 사물의 영역, 자세(Pose), 겹쳐진 관계, 가려진 영역 등을 생성 및 추론하는 데이터

    클래스 분류
     - 다양한 환경에 적용 가능한 200개의 물체 선정
     - Category : 가정용 100개, 물류용 50개, 산업용 50개

    데이터셋 예시

     
    데이터명 데이터 1 데이터 2 데이터 3 데이터 4 (추가)
    물체 3D 스캔 데이터 다수 물체 가림 데이터 로봇-물체 파지 데이터 사람-물체 파지 데이터
    예시  물체 3D 스캔 데이터 이미지 다수 물체 가림 데이터 이미지 로봇-물체 파지 데이터 이미지 사람-물체 파지 데이터 이미지
    이미지
    설명 물체별 3D 스캐닝 모델 구축을 위해 단일 물체를 촬영한 이미지 데이터 및 카메라 상태 데이터 다수의 물체가 서로 가려진 환경을 촬영한 이미지 및 카메라 상태 데이터 로봇이 물체를 파지한 환경을 촬영한 이미지 및 카메라/로봇 상태 데이터 사람이 물체를 파지한 환경을 촬영한 이미지 및 카메라 상태 데이터

     

    JSON 형식
    - 다수 물체 가림 데이터

    [데이터 2: 다수 물체 가림 데이터] JSON 예시

    {
     "scene_info" : {
         "object_set" : "ycb_all",
          "scene_id" : 39,
         "image_id": 1,
         "environment": "bin1",
         "background": "red_wall",
         "split": "train"
     },

     "camera_info" : {
         "cam_R_w2c": [-0.04, 0.87, -0.3, 0.76, 0.33, 0.54, 0.64, -0.34, -0.68],
         "cam_t_w2c": [-94.8, 189.90, 23],
         "cam_K": [322.2, 0.0, 320.8, 0.0, 312.4, 178.8, 0.0, 0.0, 1],
         "depth_scale": 10,
         "resolution": [1080, 1280],
         "camera_type": "azure_kinect“
    },

    "annotation": [
        {
            "object_id": 78,
            "instance_id": 1,
            "cam_R_m2c": [0.42, 0.72, -0.55, -0.02, 0.62, 0.78, 0.91, -0.32, 0.28],
            "cam_t_m2c": [0.33, 0.45, 0.11],
            "visible_mask" : Ga5F456...,
            "invisible_mask" : C4s63523...,
            "amodal_mask" : 3465D342...,
            "occlusion_order" : [{order: “1=2”, overlap: False} , { ..}, .. ],
            "depth_order" : [{order: “1<2”, overlap: True}, {...}, ... ] 
        }, 
        {
            "object_id": 7,
            .....

        },
        ....
        ]
    }
     


    어노테이션 포맷
    - 물체 3D 스캔 데이터

     
    [데이터 1: 물체 3D 스캔 데이터] 라벨링 데이터 구조
    번호 항목 타입 필수 작성예시
    한글명 영문명 여부
    1 물체 종류 object_type Object Y -
    1.1 슈퍼 클래스 super_class Int Y 3
    1.2 물체 분류 sub_class Int Y 1
    1.3 시멘틱 클래스 semantic_class Int Y 2
    1.4 물체 아이디 object_id Int Y 8

     

    - 다수 물체 가림 데이터

     
    [데이터 2: 다수 물체 가림 데이터] 라벨링 데이터 구조
    번호 항목 타입 필수 작성예시
    한글명 영문명 여부
    1 이미지 정보 scene_info Dictionary Y -
    1.1 물체 세트 정보 object_set String Y "ycb_all"
    1.2 공간 ID scene_id Int Y 39
    1.3 이미지 ID image_id Int Y 1
    1.4 환경 environment String N "bin1"
    1.5 배경 background String N "red_wall"
    1.6 데이터 구분 split String N "train"
    2 카메라 정보 camera_info Dictionary Y -
    2.1 카메라 자세 (회전 값) cam_R_w2c array Y [-0.04, 0.87, -0.3,
    0.76, 0.33, 0.54,
    0.64, -0.34, -0.68]
    2.2 카메라 자세 (위치 값) cam_t_w2c array Y [-94.8, 189.90, 23]
    2.3 카메라 내부 파라미터 cam_K array Y [322.2, 0.0, 320.8,
    0.0, 312.4, 178.8,
    0.0, 0.0, 1]
    2.4 깊이 정보 스케일 depth_scale float Y 10
    2.5 카메라 해상도 resolution array Y [1080, 1280]
    2.6 카메라 종류 camera_type String Y “azure_kinect”
    3 라벨링 정보 annotation List of Dictionary Y -
    3.1 물체 아이디 object_id Int Y 8
    3.2 인스턴스 아이디 instance_id Int Y 1
    3.3 물체 자세 (회전 값) cam_R_m2c Array Y [0.42, 0.72, -0.55,
    -0.02, 0.62, 0.78,
    0.91, -0.32, 0.28]
    3.4 물체 자세 (위치 값) cam_t_m2c Array Y [0.33, 0.45, 0.11]
    3.5 가시 마스크 visible_mask RLE Y Ga5F456...
    3.6 비가시 마스크 invisible_mask RLE Y C4s63523...
    3.7 아모달 마스크 amodal_mask RLE Y 3465D342...
    3.8 가림 순서 occlusion_order List of Dictionary Y {order: “1<2”,
    overlap: False}
    3.9 깊이 순서 depth_order List of Dictionary Y {order: “1<2”,
    overlap: False}

     

    - 로봇-물체 파지 데이터

     
    [데이터 3: 로봇-물체 데이터] 라벨링 데이터 구조
    번호 항목 타입 필수 작성예시
    한글명 영문명 여부
    1 이미지 정보 scene_info Dictionary Y -
    1.1 물체 세트 정보 object_set String Y "ycb_all"
    1.2 공간 ID scene_id Int Y 39
    1.3 이미지 ID image_id Int Y 1
    1.4 환경 environment String N "bin1"
    1.5 배경 background String N "red_wall"
    1.6 데이터 구분 split String N "train"
    2 카메라 정보 camera_info Dictionary Y -
    2.1 카메라 자세 (회전 값) cam_R_w2c array Y [-0.04, 0.87, -0.3,
    0.76, 0.33, 0.54,
    0.64, -0.34, -0.68]
    2.2 카메라 자세 (위치 값) cam_t_w2c array Y [-94.8, 189.90, 23]
    2.3 카메라 내부 파라미터 cam_K array Y [322.2, 0.0, 320.8,
    0.0, 312.4, 178.8,
    0.0, 0.0, 1]
    2.4 깊이 정보 스케일 depth_scale float Y 10
    2.5 카메라 해상도 resolution array Y [1080, 1280]
    2.6 카메라 종류 camera_type String Y “azure_kinect”
    2.7 secs int Y 10
    2.8 나노초 nsecs int Y 6489410
    3 라벨링 정보 annotation List of Dictionary Y -
    3.1 물체 아이디 object_id Int Y 8
    3.2 인스턴스 아이디 instance_id Int Y 1
    3.3 물체 자세 (회전 값) cam_R_m2c Array Y [0.42, 0.72, -0.55,
    -0.02, 0.62, 0.78,
    0.91, -0.32, 0.28]
    3.4 물체 자세 (위치 값) cam_t_m2c Array Y [0.33, 0.45, 0.11]
    3.5 가시 마스크 visible_mask RLE Y Ga5F456...
    3.6 비가시 마스크 invisible_mask RLE Y C4s63523...
    3.7 아모달 마스크 amodal_mask RLE Y 3465D342...
    3.8 가림 순서 occlusion_order List of Dictionary Y {order: “1>2”,
    overlap: True}
    3.9 깊이 순서 depth_order List of Dictionary Y {order: “1>2”,
    overlap: True}
    4 로봇 정보 robot_info Dictionary Y -
    4.1 로봇 종류 robot_type String Y "ur5e"
    4.2 로봇 joint 이름 robot_joint_name array Y [“base”, “elbow”,
    “hand_left_finger”, “hand_right_finger”, “wrist”]
    4.3 로봇 joint 위치 robot_joint_position Array of Array Y [[202.36, -417.72, 801.72, -173.64, 189.39], ...]
    4.4 로봇 joint 속도 robot_joint_velocity Array of Array Y [[93604.33, -107.12, 293.71, 24.74, 107.80], ...]
    4.5 그리퍼 종류 gripper_type String Y “robotiq_2f_85”
    4.6 그리퍼 joint 이름 gripper_joint_ array Y [“left_finger”, “right_finger”]
    name
    4.7 그리퍼 joint 위치 gripper_joint_ Array of Array Y [[0.4828193832599119], ... ]
    position
    4.8 유저 커맨드 종류 command_type string N "spacenav"
    4.9 유저 커맨드 값 command_value Array of Array N [ [0.0, 0.0,0.0,-0.19609375,-0.02734375,0.0], [... ], ...]
    4.1 로봇 가시 마스크 robot_visible_mask RLE N 412dadsl..
    4.11 로봇 아모달 마스크 robot_amodal_mask RLE N dfnhk4123l...
    4.12 그리퍼 가시 마스크 gripper_visible_mask RLE N 412dadsl..
    4.13 그리퍼 아모달 마스크 gripper_amodal_mask RLE N dfnhk4123l...

     

    - 사람-물체 파지 데이터

     
    [데이터 4: 사람-물체 데이터] 라벨링 데이터 구조
    번호 항목 타입 필수 작성예시
    한글명 영문명 여부
    1 이미지 정보 scene_info Dictionary Y -
    1.1 카메라 ID camera_id Int Y 1
    1.2 피실험자 ID subject_id String Y "subject_1"
    1.3 이미지 ID image_id Int Y 1
    1.4 데이터 구분 split String N "train"
    2 카메라 정보 camera_info Dictionary Y -
    2.1 카메라 자세 (회전 값) cam_R_w2c array Y [-0.04, 0.87, -0.3,
    0.76, 0.33, 0.54,
    0.64, -0.34, -0.68]
    2.2 카메라 자세 (위치 값) cam_t_w2c array Y [-94.8, 189.90, 23]
    2.3 카메라 내부 파라미터 cam_K array Y [322.2, 0.0, 320.8,
    0.0, 312.4, 178.8,
    0.0, 0.0, 1]
    2.4 깊이 정보 스케일 depth_scale float Y 10
    2.5 카메라 해상도 resolution array Y [1080, 1280]
    3 손 자세 정보 hand_pose_info Dictionary of Dictionary Y -
    3.1 오른손 정보 right Dictionary N  
    3.1.1 손 3D 자세 hand_position Array of Array Y [[0.42, 0.72, -0.55],
    [-0.02, 0.62, 0.78],
    [0.91, -0.32, 0.28],
    ...
    [0.33, 0.45, 0.11]]
    3.1.2 손 모델 모양 정보 mano_shape Array Y [0.42, 0.72, -0.55, 0.02, 0.62, 0.78, 0.91, -0.32, 0.28, 0.11]
    3.1.3 손 모델 자세 정보 mano_pose Array Y [0.82, 0.42, -0.51,
    -0.12, 0.22, 0.18,
    0.94, -0.62, 0.23,
    ...0.35, 0.49, 0.81]
    3.2 왼손 정보 left Dictionary N  
    3.2.1 손 3D 자세 hand_position Array of Array Y [[0.42, 0.72, -0.55],
    [-0.02, 0.62, 0.78],
    [0.91, -0.32, 0.28],
    ...
    [0.33, 0.45, 0.11]]
    3.2.2 손 모델 모양 정보 mano_shape Array Y [0.42, 0.72, -0.55, 0.02, 0.62, 0.78, 0.91, -0.32, 0.28, 0.11]
    3.2.3 손 모델 자세 정보 mano_pose Array Y [0.82, 0.42, -0.51,
    -0.12, 0.22, 0.18,
    0.94, -0.62, 0.23,
    ...0.35, 0.49, 0.81]
    4 물체 6D 자세 정보 object_6d_pose_info List of Dictionary Y -
    4.1 물체 아이디 object_id Int Y 8
    4.2 인스턴스 아이디 instance_id Int Y 1
    4.3 물체 자세 (회전 값) cam_R_m2c Array Y [0.42, 0.72, -0.55,
    -0.02, 0.62, 0.78,
    0.91, -0.32, 0.28]
    4.4 물체 자세 (위치 값) cam_t_m2c Array Y [0.33, 0.45, 0.11]
    4.5 가시 마스크 visible_mask RLE Y Ga5F456...
    4.6 비가시 마스크 invisible_mask RLE Y C4s63523...
    4.7 아모달 마스크 amodal_mask RLE Y 3465D342...

    실제 예시
    - 다수-물체 가림 데이터

    [데이터 2: 다수 물체 가림 데이터] JSON 실제 예시

     

    [데이터 2: 다수 물체 가림 데이터] JSON 실제 예시
    {    "scene_info": {
            "object_set": "house_all",
            "scene_id": 633,
            "image_id": 1,
            "environment": "table2",
            "background": "white_wall",
            "split": "train"
        },
        "camera_info": {
            "cam_R_w2c": [
                -0.022288431663474356,
               ...
                -0.7033833220485411
            ],
            "cam_t_w2c": [
                -443.46171992191444,
                -10.259095537292605,
                802.3987620362495
            ],
            "cam_K": [
                1376.8229243954224,
               ...
                1.0
            ],
            "depth_scale": 1.0,
            "resolution": [
                1080,
                1920
            ],
            "camera_type": "realsense_d415"
        },
        "annotation": [
            {
                "object_id": 13,
                "instance_id": 1,
                "cam_R_m2c": [
                    -0.08818495473925085,
                   ...
                    0.05790029915091534
                ],
                "cam_t_m2c": [
                    28.607670199004378,
                    104.93424975776199,
                    831.9419581392178
                ],
                "visible_mask": "TZgl02aQ1...",
                "invisible_mask": "cXfl06YQ1...",
                "amodal_mask": "cXfl06YQ1=...",
                "occlusion_order": [
                    {
                        "order": "0<6"
                    }
                ],
                "depth_order": [
                    {
                        "order": "0<1",
                        "overlap": "True"
                    },
                   ...
                    {
                        "order": "9<0",
                        "overlap": "True"
                    }
                ]
            },
            ...
        ]
    }
     

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : ㈜미디어그룹사람과숲
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    김지빈 02-830-8583 kjb@humanf.co.kr AI 학습용 데이터 설계/구축 데이터 가공, 품질관리
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    광주과학기술원 AI 학습용 데이터 설계, 수집, 정제 / AI 학습 모델 개발
    서울시스템(주) AI 학습용 데이터 품질관리
    한알음정보주식회사 AI 학습용 데이터 가공
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    김지빈 02-830-8583 kjb@humanf.co.kr
보건의료 데이터 개방 안내

보건의료 데이터는 온라인 및 오프라인 안심존을 통해 개방됩니다.

안심존이란 안심존 이용메뉴얼 안심존 이용신청
  • 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

    1. AI 허브 접속
      신청자
    2. 안심존
      사용신청
      신청자신청서류 제출*
    3. 심사구축기관
    4. 승인구축기관
    5. 데이터 분석 활용신청자
    6. 분석모델반출신청자
  • 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.