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#YOLOX # CNN # R-CNN # Mask R-CNN

NEW 동일 객체 인식 오류 방지 데이터

동일 객체 인식 오류 방지 데이터 아이콘 이미지
  • 분야영상이미지
  • 유형 이미지
구축년도 : 2022 갱신년월 : 2023-10 조회수 : 1,582 다운로드 : 60 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 2023-10-30 데이터 최종 개방
    1.0 2023-06-14 데이터 개방(Beta Version)

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2023-11-27 산출물 전체 공개

    소개

    객체 인식 오류 방지 인공지능 발전 연구를 위하여 다수의 응집된 객체 또는 시각적 유사도가 낮지만 동일 한 객체 인식 능력 향상에 활용할 수 있는 데이터

    구축목적

    다양한 모양으로 변환된 객체, 응집된 다수의 객체 등을 정확하게 인식하기 위한 시각적 유사도가 낮지만 동일한 객체 데이터 55만장 이상을 구축함
  • 1. 데이터 통계
     • 데이터 구축 규모
      - 원천데이터 총 649.1천장(정상 및 형태변환 데이터 592.7천장 / 계수변환 데이터 56.4천장) 
      - 이미지 데이터 및 레이블링 데이터가 1쌍으로 구성

    구분 종류 구축 규모
    이미지 데이터 JPG 이미지 파일 649,128장
    레이블링 데이터 JSON 파일(어노테이션정보 및 메타 데이터 정보) 649,128건

     

    2. 데이터 분포

    • 분류별 분포 : 과실류, 채소류, 음료, 유제품, 세탁용품, 주방용품, 문구용품, 화장품, 인형·완구, 구축 건수
    • 형태변환별 분포 : 정상, 변형, 분리/분해, 손실/파손, 훼손 구축 건수

    구분 정상 변형 분리/분해 손실/파손 훼손 계수변환 총합계 비율
    과실류 32,126 28,235 27,864 29,009 28,720 14,237 160,191 24.70%
    채소류 16,443 16,209 13,413 15,360 15,579 7,157 84,161 13.00%
    음료 10,123 10,429 10,621 11,015 10,601 4,686 57,475 8.90%
    유제품 8,279 8,048 7,959 7,964 8,262 3,748 44,260 6.80%
    세탁용품 6,363 6,255 6,128 5,886 5,972 2,913 33,517 5.20%
    주방용품 12,440 12,136 12,209 12,009 12,100 6,537 67,431 10.40%
    문구용품 10,851 12,148 12,379 11,890 12,084 5,067 64,419 9.90%
    욕실용품 7,259 7,835 7,932 7,893 8,052 3,721 42,692 6.60%
    화장품 10,376 10,111 10,167 10,070 10,123 4,785 55,632 8.60%
    인형·완구 7,225 7,074 7,107 7,279 7,077 3,588 39,350 6.10%
    총합계 121,485 118,480 115,779 118,375 118,570 56,439 649,128 100.00%

     

    분류별 분포 차트형태변환별 분포 차트

     

     

  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    1. 모델 학습
     • 2021년 7월에 출시된 YOLOX는 이전 YOLO 네트워크 와 다른 Anchor free 방식
     • YOLOX의 경우 baseline(yolov3(spp)), 강력한 augmentation 기법, Anchor free가 가장 큰 특징

    YOLOX Architecture

    < YOLOX Architecture >
     

    2. 서비스 활용 시나리오

     • 시각적으로 유사도가 낮은 동일한 객체를 인식함으로 머신 비전 고도화
     • 이미지 검색 서비스에 활용하여 더욱 정확한 정보를 제공 가능
     • 객체의 다양한 변화가 많은 스마트 홈이나 스마트 키친 활용 가능

     

  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 바운딩박스 탐지 성능 Object Detection YOLOX mAP@IoU 0.5 60 % 99 %

    ※ 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

    1. 데이터 포맷
      - 데이터 예시

    데이터 예시 사과 이미지

      - 레이블링 데이터 예시
    레이블링 테이터 예시

     

    2. 데이터 구성
      - 기본 포맷 : JPG + JSON File로 구성된 한 쌍
      - 데이터 가공(라벨링) 내용

    구분 No 속성명 속성 및 내용
    필수  1 info 데이터셋 정보
    필수 2 description 상세설명
    필수 3 version 버전
    필수 4 year 날짜
    필수 5 contributor 기관명
    필수 6 date_created 데이터 생성 날짜
    필수 7 images 이미지 정보
    필수 8 id 이미지 식별
    필수 9 width 이미지 너비
    필수 10 height 이미지 높이
    필수 11 file_name 파일명
    필수 12 annotations 라벨링 정보
    필수 13 id 라벨링 식별
    필수 14 image_id 연관이미지 식별
    선택 15 count 계수변환
    필수 16 category_id 클래스 식별
    필수 17 category 클래스
    필수 18 bbox 바운딩박스
    필수 19 area 범위
    필수 20 categories 클래스 정보
    필수 21 id 클래스 식별
    필수 22 name 클래스 명칭
    필수 23 object 개체 명칭
    필수 24 level2 중분류
    필수 25 level1 대분류
    필수 26 licenses 라이센스 정보
    필수 27 id 라이센스 식별
    필수 28 name 라이센스 명
    필수 29 url 라이센스 URL

     

    3. 어노테이션 포맷

    구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고
    1 info object   데이터셋 정보    
      1-1 description string Y 상세설명    
    1-2 version string Y 버전    
    1-3 year string Y 날짜    
    1-4 contributor string Y 기관명    
    1-5 date_created string Y 데이터 생성 날짜    
    2 images array   이미지 정보    
      2-1 id number Y 이미지 식별 1~9999999  
    2-2 width number Y 이미지 너비 0~1920  
    2-3 height number Y 이미지 높이 0~1080  
    2-4 file_name string Y 파일명    
    3 annotations array   라벨링 정보    
      3-1 id number Y 라벨링 식별 1~100  
    3-2 image_id number Y 연관이미지 식별 1~9999999  
    3-3 count number N 계수변환    
    3-4 category_id number Y 클래스 식별 1~10000  
    3-5 category string Y 클래스    
    3-6 bbox array Y 바운딩박스    
    3-7 area number Y 범위 0~2073600  
    4 categories array   클래스 정보    
      4-1 id number Y 클래스 식별 1~10000  
    4-2 name string Y 클래스 명칭    
    4-3 object string Y 개체 명칭    
    4-4 level2 string Y 중분류    
    4-5 level1 string Y 대분류    
    5 licenses object   라이센스 정보    
      5-1 id number Y 라이센스 식별 0~10000000  
    5-2 name string Y 라이센스 명    
    5-3 url string Y 라이센스 URL  
     

     

    4. 실제 예시

     

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 스마트쿱㈜
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    최진욱 02-548-6969 jefferson@smartcoop.kr 수집 및 정제, 품질검증
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    ㈜크리에이션즈 수집 및 정제
    노아에스앤씨㈜ 가공 및 모델링
    ㈜엠티데이타 품질검증
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    최진욱 02-548-6969 jefferson@smartcoop.kr
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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 -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"

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