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#멀티AI # 한국형 # 대규모 # 비전 # 텍스트 # 관계성 그래프

NEW 객체 간 관계성 인지용 한국형 비전 데이터

객체 간 관계성 인지용 한국형 비전 데이터 아이콘 이미지
  • 분야영상이미지
  • 유형 텍스트 , 이미지
구축년도 : 2022 갱신년월 : 2023-12 조회수 : 8,801 다운로드 : 79 용량 :
샘플 데이터 ?

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    1.1 2023-12-13 데이터 최종 개방
    1.0 2023-07-31 데이터 개방(Beta Version)

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2023-12-22 산출물 전체 공개

    소개

    한국 상황을 잘 설명할 수 있는 한국형 객체인식 데이터셋 구축하기 위해 300만장의 이미지로와 설명문으로부터 객체 간 관계성 지도를 작성함

    구축목적

    한국의 지리적 요건 및 객체 특수성을 충족하는 대규모 비전 데이터를 구축하여, 객체인식 분야의 지리적 편향을 해결한 한국형 이미지를 생성하고 구축 대상기반 편향을 해결할 데이터를 확보
  • □ 데이터 구축 규모

     
    구분 개수 용량
    원천데이터 3,003,848건 1540.3GB
    라벨링데이터 3,003,848건 11.4GB

     

    □ 데이터 분포
    ㅇ 원시 데이터
    ­ 
    Super Category별 수집 구분

     
    Super Category별 수집 구분
    Category 카테고리 목표수량 달성수량 퍼센트(%)
    person 사람 600,000 669,464 111.60%
    vehicle 탈것 105,000 118,749 113.10%
    outdoor 실외 85,000 97,983 115.30%
    animal 동물 45,000 50,175 111.50%
    accessory 액세서리 80,000 92,448 115.60%
    sports 스포츠 330,000 401,180 121.60%
    kitchen 주방 455,000 513,339 112.80%
    fruits 과일 180,000 212,589 118.10%
    vegetable 채소 325,000 364,024 112.00%
    food(western) 음식(서양) 90,000 108,846 120.90%
    food(eastern) 음식(동양) 110,000 139,833 127.10%
    furniture 가구 140,000 155,057 110.80%
    toilet 화장실 30,000 33,913 113.00%
    indoor 실내 65,000 71,754 110.40%
    electronic 전자기기 170,000 194,795 114.60%
    musical instrument 악기 150,000 164,800 109.90%
    medical equipment 의료기기 40,000 47,419 118.50%

     

    ­ Instance별 수집 구분
    Instance별 수집 구분
    인스턴스 카테고리 목표수량 달성수량
    001.person(person) 사람 600,000 669,464
    002.bicycle(bicycle) 탈것 10,000 11,104
    003.car(sedan) 탈것 5,000 6,109
    004.car(suv) 탈것 5,000 6,203
    005.car(pickup) 탈것 5,000 5,655
    006.car(police_car) 탈것 5,000 6,431
    007.car(ambulance) 탈것 20,000 21,395
    008.motorcycle(motorcycle(normal)) 탈것 10,000 11,712
    009.motorcycle(motorcycle(delivery)) 탈것 10,000 11,184
    010.scooter(scooter) 탈것 20,000 21,261
    011.bus(bus) 탈것 10,000 11,661
    012.truck(truck) 탈것 5,000 6,034
    013.traffic_light(traffic_light) 실외 10,000 11,190
    014.fire_hydrant(fire_hydrant(outside)) 실외 5,000 6,261
    015.fire_extinguisher(fire_extinguisher) 실외 10,000 11,089
    016.sign(warning_sign) 실외 5,000 6,207
    017.sign(direction_sign) 실외 5,000 6,111
    018.sign(restriction_sign) 실외 5,000 7,054
    019.trash_bin(trash_bin) 실외 20,000 21,224
    020.bench(bench) 실외 5,000 7,377
    021.roof(hanok_roof) 실외 20,000 21,470
    022.bird(bird) 동물 10,000 11,138
    023.cat(cat) 동물 10,000 11,255
    024.dog(dog) 동물 5,000 6,712
    025.chicken(chicken) 동물 20,000 21,070
    026.backpack(backpack) 액세서리 5,000 6,431
    027.umbrella(umbrella) 액세서리 10,000 11,219
    028.handbag(handbag) 액세서리 5,000 6,056
    029.tie(tie) 액세서리 10,000 11,100
    030.suitcase(suitcase) 액세서리 10,000 11,592
    031.muffler(muffler) 액세서리 20,000 24,863
    032.hat(hat) 액세서리 20,000 21,187
    033.ball(football) 스포츠 5,000 6,092
    034.ball(golfball) 스포츠 5,000 6,760
    035.ball(baseball) 스포츠 5,000 6,135
    036.ball(tennisball) 스포츠 5,000 6,215
    037.ball(basketball) 스포츠 5,000 6,144
    038.ball(pilates_ball) 스포츠 5,000 6,025
    039.ball(billiards_ball) 스포츠 5,000 7,256
    040.poles(poles) 스포츠 20,000 56
    041.plate(skis) 스포츠 20,000 37
    042.board(board) 스포츠 5,000 28
    043.drone(drone) 스포츠 10,000 12,222
    044.pilates_equipment(foam_roller) 스포츠 20,000 22,525
    045.pilates_equipment(band) 스포츠 10,000 11,836
    046.treadmill(treadmill) 스포츠 20,000 28,640
    047.dumbbell(dumbbell) 스포츠 20,000 21,780
    048.golf_club(golf_club) 스포츠 20,000 23,735
    049.billiards_cue(billiards_cue) 스포츠 20,000 21,890
    050.skating_shoes(skating_shoes) 스포츠 20,000 20,985
    051.tennis_racket(tennis_racket) 스포츠 10,000 11,149
    052.badminton_racket(badminton_racket) 스포츠 20,000 21,699
    053.goalpost(goalpost) 스포츠 20,000 23,601
    054.basketball_hoop(basketball_hoop) 스포츠 20,000 24,182
    055.carabiner(carabiner) 스포츠 20,000 21,992
    056.table_tennis_racket(table_tennis_racket) 스포츠 20,000 39,974
    057.rice_cooker(steamer_rice_cooker) 주방 5,000 5,909
    058.rice_cooker(electric_rice_cooker) 주방 20,000 21,277
    059.gas_stove(gas_stove) 주방 20,000 21,108
    060.pot(pot) 주방 20,000 20,798
    061.pan(pan) 주방 20,000 24,072
    062.microwave(microwave) 주방 5,000 6,136
    063.toaster(toaster) 주방 5,000 8,448
    064.knives(knives) 주방 20,000 21,036
    065.chopping_boards(chopping_boards) 주방 20,000 20,943
    066.ladle(ladle) 주방 20,000 23,997
    067.silicon_spatula(silicon_spatula) 주방 20,000 21,927
    068.rice_spatula(rice_spatula) 주방 20,000 21,648
    069.vegetable_peeler(vegetable_peeler) 주방 20,000 21,021
    070.box_grater(box_grater) 주방 5,000 6,248
    071.scissors(scissors) 주방 20,000 21,683
    072.bowl(bowl) 주방 5,000 6,189
    073.bowl(mixing_bowl) 주방 5,000 6,014
    074.bowl(earthenware_bowl) 주방 5,000 6,050
    075.bowl(jar) 주방 5,000 6,086
    076.bowl(colander) 주방 5,000 6,082
    077.cutlery(spoon) 주방 5,000 5,209
    078.cutlery(chopsticks) 주방 20,000 21,496
    079.cutlery(knife) 주방 5,000 6,406
    080.cutlery(fork) 주방 5,000 6,565
    081.plate(plate) 주방 20,000 21,062
    082.side_dish(side_dish) 주방 20,000 21,086
    083.tray(tray) 주방 20,000 22,605
    084.mug(mug) 주방 20,000 21,476
    085.refrigerator(refrigerator(normal)) 주방 5,000 5,994
    086.refrigerator(gimchi_refrigerator) 주방 10,000 555
    087.dish_washer(dish_washer) 주방 20,000 3,142
    088.espresso_machine(espresso_machine) 주방 20,000 21,113
    089.purifier(purifier) 주방 20,000 21,344
    090.banana(banana) 과일 20,000 21,156
    091.apple(apple) 과일 5,000 6,060
    092.grape(grape) 과일 20,000 22,770
    093.pear(pear) 과일 20,000 23,135
    094.melon(melon) 과일 20,000 21,154
    095.cucumber(cucumber) 과일 20,000 22,406
    096.watermelon(watermelon) 과일 20,000 21,134
    097.orange(orange) 과일 5,000 6,064
    098.orange(tangerine) 과일 5,000 6,121
    099.orange(hallabong) 과일 10,000 267
    100.peach(peach) 과일 5,000 6,395
    101.strawberry(strawberry) 과일 5,000 305
    102.plum(plum) 과일 20,000 22,176
    103.persimmon(persimmon) 과일 5,000 6,305
    104.lettuce(lettuce) 채소 20,000 21,201
    105.cabbage(cabbage) 채소 20,000 21,348
    106.radish(radish) 채소 20,000 23,727
    107.perilla_leaf(perilla_leaf) 채소 20,000 22,612
    108.garlic(galic(normal)) 채소 10,000 11,578
    109.garlic(galic(opened)) 채소 10,000 11,086
    110.onion(onion) 채소 20,000 21,426
    111.spring_onion(spring_onion) 채소 20,000 22,685
    112.carrot(carrot) 채소 5,000 6,057
    113.corn(corn) 채소 20,000 23,111
    114.potato(potato) 채소 20,000 21,506
    115.sweet_potato(sweet_potato) 채소 20,000 21,137
    116.egg_plant(egg_plant) 채소 20,000 21,931
    117.tomato(tomato) 채소 20,000 21,981
    118.pumpkin(pumpkin) 채소 20,000 23,154
    119.squash(squash) 채소 20,000 21,969
    120.chili(chili) 채소 20,000 21,413
    121.pimento(pimento) 채소 10,000 12,696
    122.pimento(paprika) 채소 10,000 13,406
    123.sandwich(sandwich) 음식(서양) 10,000 11,709
    124.hamburger(hamburger) 음식(서양) 10,000 11,897
    125.hotdog(hotdog) 음식(서양) 5,000 6,014
    126.pizza(pizza) 음식(서양) 10,000 11,931
    127.donut(donut) 음식(서양) 5,000 6,165
    128.cake(cake) 음식(서양) 10,000 13,320
    129.cake(pancake) 음식(서양) 10,000 12,598
    130.cake(cupcake) 음식(서양) 10,000 12,957
    131.white_bread(white_bread) 음식(서양) 10,000 11,186
    132.icecream(icecream) 음식(서양) 10,000 11,069
    133.ttoke(garaettoke) 음식(동양) 10,000 11,129
    134.ttoke(songpyun) 음식(동양) 10,000 11,377
    135.tteokbokki(tteokbokki) 음식(동양) 10,000 13,556
    136.kimchi(kimchi) 음식(동양) 10,000 12,340
    137.kimchi(kimchi(bachelor)) 음식(동양) 5,000 6,073
    138.kimchi(kimchi(radish)) 음식(동양) 5,000 7,872
    139.gimbap(gimbap) 음식(동양) 10,000 11,077
    140.gimbap(triangle_gimbap) 음식(동양) 10,000 12,728
    141.sushi(sushi) 음식(동양) 10,000 18,587
    142.sushi(tofu_sushi) 음식(동양) 10,000 12,232
    143.mandu(mandu) 음식(동양) 10,000 11,776
    144.gonggibap(gonggibap) 음식(동양) 10,000 11,086
    145.couch(couch) 가구 5,000 5,921
    146.mirror(mirror) 가구 20,000 22,750
    147.window(window) 가구 20,000 21,029
    148.table(table) 가구 30,000 33,227
    149.table(desk) 가구 10,000 12,764
    150.lamp(lamp) 가구 20,000 21,660
    151.door(door) 가구 20,000 20,932
    152.chair(chair) 가구 5,000 6,138
    153.bed(bed) 가구 10,000 10,636
    154.toilet_bowl(toilet_bowl) 화장실 10,000 12,621
    155.washstand(washstand) 화장실 20,000 21,292
    156.book(book) 실내 5,000 5,515
    157.clock(clock(table)) 실내 5,000 6,059
    158.clock(clock(wall)) 실내 5,000 5,981
    159.doll(doll) 실내 20,000 21,160
    160.hair_drier(hair_drier) 실내 5,000 6,214
    161.toothbrush(toothbrush) 실내 5,000 5,741
    162.hair_brush(hair_brush) 실내 20,000 21,084
    163.tv(tv) 전자기기 5,000 6,237
    164.laptop(laptop) 전자기기 10,000 11,003
    165.mouse(mouse) 전자기기 5,000 6,136
    166.keyboard(keyboard) 전자기기 10,000 11,388
    167.cell_phone(cell_phone) 전자기기 40,000 40,970
    168.watch(watch(normal)) 전자기기 10,000 11,063
    169.watch(smartwatch) 전자기기 10,000 11,182
    170.camera(camera) 전자기기 20,000 26,142
    171.speaker(speaker) 전자기기 20,000 21,303
    172.fan(fan(stand)) 전자기기 5,000 6,139
    173.fan(fan(wall)) 전자기기 5,000 6,084
    174.fan(fan(fanless)) 전자기기 5,000 8,168
    175.fan(fan(handy)) 전자기기 5,000 6,216
    176.air_conditioner(air_conditioner(stand)) 전자기기 10,000 11,001
    177.air_conditioner(air_conditioner(ceiling)) 전자기기 10,000 11,763
    178.piano(piano) 악기 20,000 21,320
    179.tambourine(tambourine) 악기 5,000 6,066
    180.castanets(castanets) 악기 5,000 6,101
    181.guitar(guitar) 악기 20,000 21,020
    182.violin(violin) 악기 20,000 20,994
    183.flute(flute) 악기 20,000 21,499
    184.recorder(recorder) 악기 20,000 23,615
    185.xylophone(xylophone) 악기 20,000 21,920
    186.ocarina(ocarina) 악기 20,000 22,265
    187.thermometer(thermometer) 의료기기 20,000 22,045
    188.sphygmomanometer(sphygmomanometer) 의료기기 5,000 6,161
    189.blood_glucose_meter(blood_glucose_meter) 의료기기 5,000 6,657
    190.defibrillator(defibrillator) 의료기기 5,000 6,524
    191.massage_gun(massage_gun) 의료기기 5,000 6,032
    040.shuttlecock(shuttlecock) 스포츠 20,000 21,381
    041.hulahoop(hulahoop) 스포츠 20,000 22,618
    042.gripper(gripper) 스포츠 5,000 6,223
    086.whisk(whisk) 주방 10,000 12,097
    087.tongs(tongs) 주방 20,000 26,517
    099.jujube(jujube) 과일 10,000 16,819
    101.chestnuts(chestnuts) 과일 5,000 10,322

     

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  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    □ 활용 모델
     ㅇ MSDN (Multi-level Scene Description Network)
    ­     - 동작: 입력은 이미지이고, 출력은 Relation Graph 
     ㅇ 이미지를 이용한 Scene Graph 생성 과정

    1) Region Proposal에서는 Feature와 Bounding box, 예측된 label을 CNN을 통해 추론
    2) Feature Specialization에서는 위에서 추출한 정보로 specialized feature 획득
    3) Dynamic Graph 구축에서는 Region, Phrase, Object간의 관계 graph를 동적구성
    4) Feature Refining에서는 생성된 Graph의 Feature를 정제, 특징들을 공동으로 세분화
    5) 마지막으로, 앞선 단계에서 분석한 결과로 Scene Graph를 생성
    6) 생성된 Scene Graph를 통해 LSTM을 이용하여 이미지에 부합하는 Caption을 제작

     

     ㅇ 위 과정을 기반으로 생성된 모델은 Multi-level Scene Description Network(MSDN)이며 학습 과정은 이하와 같음

    1) RPN을 이용한 객체, 위치 추정
    2) HDN(Hierarchical Descriptive Network)을 통한 Scene Graph와 캡션 생성

     

     ㅇ 세부 평가 결과 지표 

    PredCls  객체 사이의 위치정보 바탕의 관계 예측 정도
    PhrCls  객체 사이의 위치정보 바탕의 객체의 클래스와 관계 예측 정도
    SGGen  Scene 내의 객체 위치와 객체간의 관계 예측 정도

    □ 활용 서비스 분야
     ㅇ 장면 인식을 통한 NUI(Natural User Interface) 구현
    ­     - 자연어를 통한 내비게이션 경로 안내
    ­     - 자연어를 통한 자율주행 경로 설정

     

     

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드
    □ 라벨링 데이터 명세
     
    항목 설명
    데이터셋 정보
    description 데이터셋명칭
    version 데이터셋버전
    year 데이터셋생성년도
    카테고리 정보
    supercategory 카테고리 대분류
    id 카테고리 아이디
    name 카테고리 소분류(이름)
    이미지 정보
    id 이미지식별자
    width 이미지너비
    height 이미지높이
    file_name 이미지파일명
    어노테이션 정보
    id 어노테이션ID
    image_id 이미지ID
    category_id 카테고리ID
    iscrowd 객체끼리의그룹
    bbox 객체 Bounding Box 정보
    text 설명문정보
    english 영어 설명문 텍스트
    korean 한글 설명문 텍스트
    entity1 객체1
    entity2 객체2
    verb 동사
    relation 관계성
    matrix 관계성 지도 정보
    source entity1의 객체명
    target entity2의 객체명
    m_relation 관계성

     

    라벨링 데이터 실제 예시

    라벨링 데이터 실제 예시 1

    라벨링 데이터 실제 예시 2

    □ □ 관계성 시각화
    ㅇ 관계성 정보 중 객체1(entity1), 객체2(entity2)를 점(node)로 설정하고 관계성(relation)을 선(edge)로 설정하여 시각화 진행
    ㅇ 객체는 한글 설명문에서 확인된 수퍼카테고리 또는 핵심 객체를 기준을 하며, 한글 문장에서 핵심 객체를 추출함하며, 한글 설명문에서 객체에 대한 설명으로 인해 한 개만 존재하는 경우 확인된 객체를 객체 1,2로 연속해서 작성
    ㅇ 다음으로 객체와 객체 간의 단어의 관계성을 기준으로 선을 설정함
    ㅇ 관계성 시각화는 networkx 라이브러리를 활용하여 검수가 가능하도록 하며, 관계성은 선 위에 표기하여 객체 간 관계를 확인할 수 있도록 제공함관계성 정보 중 주어(subject), 목적어(object)를 점(node)로 설정하고 관계성(relation)을 선(edge)로 설정하여 시각화

     
     
    설명문 관계성 시각화 예시
    컵이 테이블 위에 놓여있다 The cup is on the table 관계성 시각화 예시
    칼이 테이블 위에 놓여있다 The knife is on the table
    ... ...
    ... ...
     
  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : ㈜메트릭스
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    박두진 02-6244-0791 dale@metrix.co.kr 과제 총괄 책임자
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    ㈜더바이럴 수집/정제
    ㈜오피니온라이브 가공/검수
    ㈜어반유니온 모델링
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    박두진 02-6244-0791 dale@metrix.co.kr
보건의료 데이터 개방 안내

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  • 인터넷과 물리적으로 분리된 온라인·오프라인 공간으로 의료 데이터를 포함하여 보안 조치가 요구되는 데이터를 다운로드 없이 접근하고 분석 가능
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    2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
    3. 신청자 소속 증빙 서류 (재직증명서, 재학증명서, 근로계약서 등 택1)
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    5. 보안서약서 [다운로드]
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데이터셋 다운로드 승인이 완료 된 후 API 다운로드 서비스를 이용하실 수 있습니다.

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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.