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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2022-07-29 데이터 최초 개방 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2022-10-13 신규 샘플데이터 개방 2022-07-29 콘텐츠 최초 등록 소개
이미지 내에 존재하는 다양한 크기의 객체 인식률을 향상하기 위해, 일정 크기 이하의 소형 객체(2800x2100 해상도, 200x200 픽셀 크기 이하)에 대한 어노테이션 학습 데이터셋 구축
구축목적
- 소형 객체 인식률 및 인식 속도 향상을 위한 데이터 구축 - 소형 객체 인식 및 검출 인공지능 학습에 활용될 수 있는 데이터 구축 및 배포 - 객체인식을 위한 AI 서비스 성능 향상에 기여
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메타데이터 구조표 데이터 영역 영상이미지 데이터 유형 이미지 데이터 형식 JPG 데이터 출처 자체 수집 라벨링 유형 세그멘테이션(이미지) 라벨링 형식 JSON 데이터 활용 서비스 로보틱스, 자율주행, 위성 및 항공사진 분석, 의료영상 등 데이터 구축년도/
데이터 구축량2021년/712종 객체 대상의 761,822장 -
1. 데이터 구축 규모
구분 구분 형식 수량 원천 이미지 JPG 761,822 라벨링 데이터 JSON 761,822 2. 데이터 분포
- 35종 슈퍼클래스별 이미지 수량
슈퍼클래스 이미지수량 슈퍼클래스 이미지수량 슈퍼클래스 이미지수량 조류 5,691 비행객체 4,311 침실_방 8,036 돈 41,694 육아용품 18,018 문구류 40,610 포유류(개) 5,314 주차장 11,190 공구 42,891 포유류(고양이) 2,941 위생_방역용품 12,008 악기 16,126 포유류(농장_기타) 3,137 보석_귀금속_시계 15,916 미용도구 55,983 운동기구(구기) 26,701 현관_신발장 5,115 도로교통표지판 41,336 놀이터_공원 7,169 인도_도로 19,480 피혁_잡화 20,056 과일 61,246 바다_항구_강 3,235 캠핑용품 26,605 전자기기 69,192 헬스_요가 14,194 기타_특수차량 7,827 채소 45,785 동물원 4,601 의약품_의료용품 31,106 견과류 35,922 주방/다이닝룸 14,400 미술용품 25,731 당구장 2,862 화장실/욕실 15,393 총 합계 761,822 -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드□ 모델학습
- R-CNN 계열의 2-Stage detector 인 Fast-RCNN은 1-Stage 계열 detector에 비해 느리므로, 본 과제에서는 1-Stage 계열 모델을 사용하기로 하며, 1-Stage 계열 모델 중 성능이 우수한 ScaledYOLOv4를 이번 소형 객체 인식 데이터셋의 평가 모델로 활용함
- Scaled-YOLOv4는 YOLOv4를 다양한 목적에 맞게 최적화시킨 모델임. 추론 환경, 네트워크의 크기, 속도를 기준으로 여러 버전으로 구성하는데, 특히 Scaled-YOLOv4의 한 종류 인 YOLOv4-large는 완전 공개 된 알고리즘 중, MS-COCO 데이터셋 기준으로 소형 객체 탐지 성능 SOTA(State Of The Art)를 달성함
[ScaledYOLOv4 모델 구조]
□ 서비스 활용 시나리오
- 원거리에 위치한 교통표지판과 보행자를 정확히 인식함으로써 보다 안전한 자율 주행 기술을 확보할 수 있음
- MRI, CT 등으로 확보된 의료 이미지에서 작은 크기의 종양 또는 덩어리를 인식해 냄으로써 진단 기술의 정확도를 제고할 수 있음
- 자동화된 영상 인식 검사 기술을 이용하여 공산품 표면 또는 부속의 미세 흠집을 정확하게 인식해 냄으로써 생산성 향상
- 위성 및 항공사진, CCTV 영상을 통한 정확한 소형 객체 인식을 통해서 군사 및 감시 분야 기술의 완성도 제고
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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 소형 객체 인식 Object Detection Scaled-YOLOv4 AP 20 % 38.78 % 2 소형 객체 인식 Object Detection Scaled-YOLOv4 AR 30 % 72.24 %
※ 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 다운로드소형 객체에 대한 인식 성능을 향상시키기 위해, 크라우드 플랫폼을 통해 수집할 이미지(가로이미지, 4:3 비율, 2800x2100 해상도) 및 이미지 내의 약 10% 미만 크기(200x200 픽셀 이하)를 소형 객체로 정의하고, 35종 슈퍼클래스 대분류 하에 총 712종 소형 객체 클래스를 설계하여 클래스별 최소 250개, 최대 3,000개 수량을 충족하도록 원천 이미지를 확보하고, 슈퍼클래스 하의 클래스 객체에 대해 폴리곤 세그멘테이션 라벨링 작업을 수행하여 데이터 구축함
35종 슈퍼클래스별 세부 클래스
구분 조류
(11개)비둘기 1 갈매기 2 까치 3 까마귀 4 앵무새 5 거위 6 오리 7 청둥오리 8 왜가리 9 참새 10 백로 11 돈
(30개)십원 12 오십원 13 백원 14 오백원 15 천원 16 오천원 17 만원 18 오만원 19 미국동전 20 미국지폐 21 유로동전 22 유로지폐 23 일본동전 24 일본지폐 25 중국동전 26 중국지폐 27 파운드동전 28 파운드지폐 29 러시아동전 30 러시아지폐 31 대만동전 32 대만지폐 33 태국동전 34 태국지폐 35 홍콩동전 36 홍콩지폐 37 호주동전 38 호주지폐 39 필리핀동전 40 필리핀지폐 41 포유류-개(7개) 믹스견 42 말티즈 43 비숑 44 포메라니안 45 요크셔테리어 46 웰시코기 47 푸들 48 포유류-고양이(7개) 코리안숏헤어(고등어) 49 코리안숏헤어(치즈태비) 50 코리안숏헤어(카오스) 51 코리안숏헤어(턱시도) 52 코리안숏헤어(삼색이) 53 코리안숏헤어(올블랙) 54 코리안숏헤어(젖소) 55 포유류-농장/기타(6개) 사슴 56 양 57 말 58 토끼 59 햄스터 60 기니피그 61 운동기구 – 구기(23개) 골프공 62 골프장갑 63 골프채 64 골프가방(캐디백) 65 야구글러브 66 야구헬멧 67 야구배트 68 야구공 69 축구공 70 축구화 71 농구공 72 농구화 73 배구공 74 배드민턴라켓 75 셔틀콕 76 테니스라켓 77 테니스공 78 탁구채 79 탁구공 80 볼링공 81 볼링아대 82 볼링핀 83 럭비공 84 과일(41개) 매실 85 무화과 86 체리 87 복분자 88 복숭아 89 천도복숭아 90 블랙베리 91 블루베리 92 산딸기 93 자두 94 포도(송이) 95 감 96 대추 97 머루(송이) 98 모과 99 배 100 사과 101 석류 102 유자 103 귤 104 천혜향 105 한라봉 106 딸기 107 수박 108 참외 109 멜론 110 파인애플 111 바나나 112 용과 113 아보카도 114 자몽 115 두리안 116 망고스틴 117 망고 118 구아바 119 리치 120 파파야 121 람부탄 122 패션후르츠 123 레몬 124 키위 125 전자기기(49개) 휴대폰 126 무선이어폰크래들 127 외장하드 128 와이파이공유기 129 프린터/복합기/스캐너 130 태블릿 131 무선헤드폰 132 USB메모리 133 무선랜카드 134 포토프린터 135 태블릿펜 136 헤드셋 137 메모리카드리더기 138 웹캠 139 리모컨 140 노트북 141 스피커 142 SD카드 143 CCTV 144 마이크 145 무선이어폰 146 블루투스/AI스피커 147 마이크로 SD카드 148 IP카메라 149 스마트워치 150 VR/AR기기 151 CD플레이어 152 액션캠 153 무선충전기 154 휴대용게임기 155 보조배터리 156 카세트플레이어 157 캠코더 158 스마트키 159 전기면도기 160 OTP 161 mp3 162 폴라로이드 163 셋톱박스 164 녹음기 165 디지털카메라 166 마우스 167 조이스틱 168 유선전화기 169 라디오 170 DSLR/미러리스 171 키보드 172 게임패드 173 계산기 174 채소(33개) 토마토 175 오이 176 무 177 도라지 178 와사비 179 방울토마토 180 호박 181 당근 182 고구마 183 죽순 184 가지 185 단호박 186 감자 187 생강 188 양파 189 고추 190 애호박 191 우엉 192 콜라비 193 적양파 194 피망/파프리카 195 수세미 196 연근 197 참마 198 마늘(깐것) 199 통마늘(안깐것) 200 상추 201 배추 202 쑥갓 203 양배추 204 양상추 205 브로콜리 206 깻잎 207 견과류(15개) 도토리 208 밤 209 은행 210 피칸 211 호박씨 212 마카다미아 213 브라질너트 214 잣 215 호두 216 해바라기씨 217 밤송이 218 아몬드 219 피스타치오 220 땅콩 221 캐슈넛 222 비행객체(5개) 비행기 223 헬리콥터 224 전투기 225 패러글라이딩 226 드론 227 육아용품(18개) 젖병 228 수유쿠션 229 아기신발 230 아기턱받이 231 유모차 232 분유(통) 233 기저귀 234 치발기 235 샴푸캡 236 아기의자 237 공갈젖꼭지 238 아기양말 239 아기보넷 240 모빌 241 카시트 242 아기욕조 243 아기손톱깎이 244 체온계 245 주차장(19개) 주차장안내표지판 246 경차전용주차표지판 247 여성/임산부/노약자주차표지판 248 주차스토퍼(주차블록) 249 차선규제봉(안전봉) 250 공영주차장표지판 251 전기차충전소표지판 252 전기차충전기 253 볼라드 254 반사경 255 장애인전용주차표지판 256 주차금지표지판 257 꼬깔콘(라바콘) 258 소화기 259 비상구유도등 260 주차장환기팬 261 출차주의등/경광등 262 CCTV 263 스피커 264 위생/방역용품(11개) KF80/94마스크 265 덴탈마스크 266 면마스크 267 방진마스크 268 손소독제 269 알콜스프레이 270 발열 체크기 271 두루마리휴지 272 각티슈 273 휴대용티슈 274 물티슈 275 보석/귀금속/시계(9개) 반지 276 팔찌 277 목걸이 278 귀걸이 279 아날로그손목시계 280 브로치 281 금괴(골드바) 282 커프스링 283 넥타이핀 284 헬스/요가(14개) 푸시업바 285 완력기 296 헬스장갑 287 폼롤러 288 짐볼 289 덤벨(아령) 290 악력기 291 줄넘기 292 요가링 293 체중계 294 원판 295 헬스스트랩 296 운동밴드 297 요가패드 298 문구류(34개) 연필 299 볼펜 300 물풀 301 클립 302 보드마커 303 색연필 304 형광펜 305 딱풀 306 사무용집게 307 보드마커지우개 308 연필깎이 309 수정테이프 310 본드 311 압정 312 유성매직 313 지우개 314 수정액(펜) 315 강력본드(순간접착제) 316 필통 317 문구용가위 318 샤프 319 테이프 320 스테플러 321 도장 322 커터칼 323 샤프심통 324 접착메모지(포스트잇) 325 펀치 326 인주 327 자 328 명찰케이스 329 명함케이스 330 명함꽃이 331 다이어리/수첩 332 공구(24개) 줄자 333 못 334 와셔 335 스패너/렌치 336 리벳건 337 건전지 338 나사못 339 드라이버 340 몽키스패너 341 리벳핀 342 버튼(동전)건전지 343 볼트 344 전동드라이버/드릴 345 파이프렌치 346 톱 347 망치 348 너트 349 니퍼/펜치/플라이어 350 와이어스트리퍼 351 대패 352 글루건 353 타카 354 베어링 355 수평계 356 악기(13개) 통기타/클래식기타 357 바이올린 358 소고 359 리코더 360 하모니카 361 우쿨렐레 362 꽹가리 363 단소 364 오카리나 365 트라이앵글 366 탬버린 367 캐스터네츠 368 실로폰 369 미용도구(31개) 빗 370 곱창밴드 371 젤네일 램프 372 쿠션팩트 373 면봉 374 롤빗 375 머리띠 376 아이섀도우 377 퍼프 378 파우치 379 헤어롤 380 고데기 381 손톱깎이 382 립스틱 383 손거울 384 머리핀 385 헤어드라이기 386 네일파일 387 향수 388 풋파일 389 집게핀 390 메니큐어 391 속눈썹 뷰러 392 화장솜 393 미용가위 394 머리끈 395 네일스티커 396 인조 속눈썹 397 메이크업 브러쉬 398 눈썹칼 399 족집게 400 도로교통표지판(56개) 十자형 교차로 401 강변도로(추락주의) 402 통행금지 403 주차금지/주정차금지 404 직진 405 T자형 교차로 406 과속 방지턱 407 화물자동차 통행금지 408 최고속도제한 409 우회전 410 Y자형 교차로 411 낙석주의 412 이륜자동차 통행금지 413 서행(천천히) 414 좌회전 415 ㅏ자형 교차로 416 어린이 보호 417 자전거 통행금지 418 정지(STOP) 419 유턴 420 ㅓ자형 교차로 421 자전거 422 진입금지 423 양보 424 자전거및보행자통행구분 425 철도 건널목 426 도로 공사중 427 직진금지 428 보행자 보행금지 429 자전거전용차로 430 오르막경사 431 터널 432 우회전금지 433 자동차전용도로 434 보행자전용도로 435 내리막경사 436 야생동물 보호 437 좌회전금지 438 자전거전용도로 439 횡단보도 440 신호기 441 위험 442 유턴금지 443 자전거 및 보행자 겸용도로 444 노인보호구역 445 미끄럼 도로 446 상습 정체구간 447 앞지르기금지 448 회전교차로 449 어린이보호구역 450 장애인보호구역 451 일방통행 452 비보호좌회전 453 버스전용차로 454 견인지역 455 경음기사용금지 456 피혁/잡화(17개) 안경 457 니트/모직장갑 458 비니 모자 459 벙거지 모자 460 핸드백 461 썬글라스 462 가죽장갑 463 캡/야구 모자 464 썬캡 465 백팩 466 지갑 467 벙어리장갑 468 헌팅캡/베레모 469 밀집 모자 470 여행용가방(캐리어) 471 귀마개(귀도리) 472 양말 473 캠핑용품(22개) 캠핑화로 474 휴대용가스레인지 475 워터저그 476 캠핑테이블 477 캠핑웨건 478 토치 479 이소가스 480 아이스박스 481 캠핑의자 482 전기릴선 483 파이어스틱(부싯돌) 484 캠핑버너(강염버너) 485 캠핑용랜턴 486 텐트팩(핀) 487 카라비너 488 부탄가스 489 코펠 490 손전등 491 야전삽 492 그리들 493 석쇠 494 연소형모기향 495 기타/특수차량(15개) 버스 496 구급차(앰뷸런스) 497 캠핑카/캠핑트레일러 498 탱크트럭/유조차 499 지게차 500 경찰차 501 택배차/탑차 502 사다리차 503 쓰레기수거차 504 굴삭기(포크레인) 505 소방차 506 견인차/렉카 507 덤프트럭 508 레미콘 509 트랙터 510 의약품/의료용품(20개) 타블렛형알약(일반알약 등) 511 반창고(밴드형) 512 혈당측정기 513 청진기 514 틀니 515 캡슐형 알약(감기약 등) 516 일회용 인공눈물 517 휴대용천식흡입기 518 타진기 519 목발 520 소프트젤형알약(오메가3 등) 521 주사기 522 임신테스트기 523 의료용겸자 524 부항컵 525 연고(후시딘/마데카솔 등) 526 주사약병(바이알) 527 설압자 528 구급키트/구급함 529 부항기 530 미술용품(18개) 물감(수채화/유화 튜브형) 531 미술용 자바라 물통 532 서양화 붓 533 벼루 534 유화 나이프 535 물감(포스터 통형) 536 파스텔 537 서예(동양화) 붓 538 석고상 539 마카펜 540 물감 팔레트 541 크레파스 542 서예 먹 543 조각도 544 락카스프레이 545 페인트(통) 546 이젤 547 화구통 548 놀이터/공원(11개) 미끄럼틀 549 시소 550 흔들말 551 공원운동기구 552 정자 553 벤치 554 테이블 555 동상/조각상 556 쓰레기통 557 표지판/안내판 558 음수대 559 당구장(7개) 당구공 560 포켓볼공 561 쵸크 562 포켓볼삼각대 563 당구장갑 564 슬리퍼 565 팔토시 566 현관/신발장(13개) 조리 567 부츠 568 구둣주걱 569 열쇠도어락 570 하이힐 571 등산화 572 구두약 573 접이식우산 574 초인종 575 현관문안전고리 576 남성구두 577 구두솔 578 디지털도어락 579 인도/도로(26개) 자전거 580 쇼핑카트 581 소화전 582 화분 583 교통신호제어기 584 오토바이 585 의류수거함 586 소화기함 587 버스정류장 588 CCTV/감시카메라 589 휠체어 590 제설함 591 맨홀 592 입간판/스탠드간판 593 과속/신호위반 카메라 594 킥보드 595 우체통 596 볼라드 597 도로신호등 598 에어컨 실외기 599 손수레/리어카 600 쓰레기통 601 공중전화부스 602 보행자 신호등 603 음식물쓰레기수거통 604 비닐봉지 쓰레기 605 바다/항구/강(4개) 선박 606 부표 607 등대 608 윈드서핑 609 동물원(12개) 곰 610 알파카 611 여우 612 미어캣 613 거북이 614 캥거루 615 사자 616 프레리독 617 수달 618 얼룩말 619 원숭이 620 호랑이 621 주방/다이닝룸(45개) 포크 622 티스푼 623 채칼 624 병따개 625 접시(도자기) 626 나이프 627 주방가위 628 국자 629 필러(감자칼) 630 밥/국공기(도자기) 631 숟가락 632 버터칼 633 집게 634 강판 635 플라스틱식품보관용기(사각) 636 젓가락 637 과일칼 638 뒤집개 639 접시(스텐) 640 플라스틱식품보관용기(원형) 641 계량스푼 642 식칼 643 와인오프너 644 밥/국공기(스텐) 645 유리식품보관용기(사각) 646 유리식품보관용기(원형) 647 와인잔 648 수세미 649 냄비 650 나무 수저통 651 머그컵 652 소주잔 653 철수세미 654 냄비뚜껑 655 키친타월꽂이 656 유리컵 657 병세척솔 658 주방세제 659 스테인레스 수저통 660 키친타월 661 아이스팩 662 토스트기 663 전기포트 664 가스밸브 665 화재경보기 666 화장실/욕실(29개) 샤워기헤드 667 비누 668 전동칫솔 669 때밀이수건 670 전기면도기 671 욕조배수구마개 672 펌핑용기(샴푸등) 673 칫솔 674 헤어드라이기 675 코털면도기 676 수도꼭지(수전) 677 튜브형용기(폼클렌징등) 678 칫솔꽂이 679 면도기 680 휴지걸이 681 스탠드형 비누받침 682 치약 683 칫솔걸이 684 면도기날 685 욕실 슬리퍼 686 벽걸이형 비누받침 687 가글액 688 샤워볼 689 쉐이빙폼 690 콘택트렌즈케이스 691 수채구멍 692 변기뚜껑손잡이 693 변기솔 694 욕실청소솔 695 침실/방(17개) 무드등 696 실내화 697 리모컨 698 안경 699 책 700 탁상용스탠드조명등 701 인형 702 화병 703 휴대폰 704 캔들/향초 705 탁상 시계 706 액자 707 디퓨저 708 탁상용달력 709 컵 710 콘센트 711 방조명스위치 712 □ 대표도면
□ 라벨링데이터 구성
구분 항목명 타입 필수
여부설명 범위 비고 1 info Object 데이터셋정보 1–1 info.name String Y 데이터셋명 숫자,문자,특수문자 1-100 1–2 info.description String 데이터셋상세설명 1–3 info.url String 데이터셋URL 1–4 info.date_created String Y 데이터셋생성일자 YYYY-MM-DD 2 images Object 이미지정보 2–1 images[].id String Y 이미지식별자 숫자,문자,특수문자 100자리 이내 2–2 images[].width Number Y 이미지너비 0~2800 2–3 images[].height Number Y 이미지높이 0~2100 2–4 images[].file_name String Y 이미지파일명 숫자,문자,특수문자 100자리 이내 jpeg 2–5 images[].license String 이미지라이선스 2–6 date_created String 이미지촬영일자 YYYY-MM-DD 3 annotations Object 라벨링정보 json 3–1 annotations[].id String Y 라벨링식별자 숫자,문자,특수문자 100자리 이내 3–2 annotations[].image_id String Y 연관이미지식별자 숫자,문자,특수문자 100자리 이내 3–3 annotations[].categories_id String Y 카테고리ID 숫자,문자,특수문자 100자리 이내 3–4 annotations[].segmentation List 라벨링폴리곤 [X,Y] 3–5 annotations[].area float 라벨링폴리곤크기 3–6 annotations[].bbox list 라벨링바운딩박스 [X,Y] 3–7 annotations[].isSmallType char 소형객체여부 4 categories Object 카테고리정보 4–1 categories[].id String Y 카테고리ID 숫자,문자,특수문자 100자리 이내 4–2 categories[].class_id int Y 클래스식별자 0,1, ~ 4–3 categories[].class_name String Y 클래스정보 숫자,문자,특수문자 100자리 이내 4–4 categories[].Superclass_id int Y 슈퍼클래스식별자 0,1, ~ 4–5 categories[].Superclass_name String Y 슈퍼클래스정보 숫자,문자,특수문자 100자리 이내 5 licenses Object 라이선스 5–1 licenses[].name String 라이선스명 5–2 licenses[].url String 라이선스URL □ 라벨링데이터 실제예시
{
"info": [
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"description": "Exported from Superb AI Suite",
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜씨유박스
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 박준석 02-6277-7835 jspark@cubox.aero 데이터 품질 관리 및 학습 모델 개발 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 ㈜슈퍼브에이아이 데이터 설계/정제/가공/검수, 저작도구 개발 ㈜크라우드픽 데이터 수집 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 박준석 02-6277-7835 jspark@cubox.aero
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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.
- 병합된 파일 용량이 0일 경우, 제대로 병합이 되지 않은 상태이니 "폴더경로"가 제대로 입력되었는지 확인 부탁드립니다.
※ 데이터셋 소개 페이지에서 다운로드 버튼 클릭하여 승인이 필요합니다.