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#음식종류 # 음식 양 # 칼로리 # 한식 # 이미지

음식 이미지 및 영양정보 텍스트

음식 이미지 및 영양정보 텍스트
  • 분야영상이미지
  • 유형 이미지
구축년도 : 2020 갱신년월 : 2021-12 조회수 : 51,525 다운로드 : 6,274 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
    1.3 2021-12-28 데이터 추가 개방
    1.2 2021-12-24 데이터 품질 보완
    1.1 2021-12-15 데이터 품질 보완
    1.0 2021-06-25 데이터 최초 개방

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2023-09-20 저작도구 및 설치매뉴얼 수정
    2022-10-12 신규 샘플데이터 개방

    소개

    음식 분류를 위한 음식종류 및 양에 따른 칼로리, 염분, 당도 등 학습용 데이터

    구축목적

    한국인 다빈도 섭취 외식메뉴와 한식메뉴 400종을 선정하여 양질의 이미지데이터를 수집, 구축하고 이를 기반으로 음식의 종류와 양을 추정할 수 있는 알고리즘을 개발하기 위한 데이터셋
  • 구축 내용 및 제공 데이터량

    • 최종 인공지능 데이터: 400종 이상의 음식분류에 대해 각 2000장 이상의 500만 화소 이상의 이미지 총 84만2천장, 어노테이션 json파일, 영양정보 메타데이터 파일, 100건 이상의 어노테이션 수행
      구축 내용 및 제공 데이터량 표
      데이터 종류 음식 이미지 수 제공 파일
      일반 음식 이미지 800,000장 이미지 포맷, txt, xml
      정밀 촬영 음식 이미지 42,000장 이미지 포맷, txt, xml
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 다운로드
  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 음식 분류 정확도 Object Detection YOLO v3 Accuracy 85 % 90.46 %
    2 양 추정 정확도 Estimation ResNet Accuracy 80 % 89.5 %
    3 음식 분류 정확도 Object Detection YOLO v3 Precision 70 % 76 %
    4 양 추정 정확도 Estimation ResNet Precision 70 % 89 %
    5 음식 분류 정확도 Object Detection YOLO v3 Recall 70 % 76 %
    6 양 추정 정확도 Estimation ResNet Recall 70 % 89 %

    ※ 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 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.3 2021.12.28 데이터 추가 개방  
    1.2 2021.12.24 데이터 품질 보완  
    1.1 2021.12.15 데이터 품질 보완  
    1.0 2021.06.25 데이터 최초 개방  

    구축 목적

    • 한국인 다빈도 섭취 외식메뉴와 한식메뉴 400종을 선정하여 양질의 이미지데이터를 수집, 구축하고 이를 기반으로 음식의 종류와 양을 추정할 수 있는 알고리즘을 개발하기 위한 데이터셋

    활용 분야

    • 식단관리서비스 자가건강관리서비스 영양관리서비스

    소개

    • 물체 인식과 이미지 분류를 응용한 음식 식별, 음식 양 추정을 위해 구성된 데이터셋으로, 웹상에 공개되어있는 서양 음식 중심의 음식 사진 데이터셋과는 달리 다수의 한식 사진 데이터를 확보

      음식 이미지 및 영양정보 텍스트- 소개 이미지

    구축 내용 및 제공 데이터량

    • 최종 인공지능 데이터: 400종 이상의 음식분류에 대해 각 2000장 이상의 500만 화소 이상의 이미지 총 84만2천장, 어노테이션 json파일, 영양정보 메타데이터 파일, 100건 이상의 어노테이션 수행
      구축 내용 및 제공 데이터량 표
      데이터 종류 음식 이미지 수 제공 파일
      일반 음식 이미지 800,000장 이미지 포맷, txt, xml
      정밀 촬영 음식 이미지 42,000장 이미지 포맷, txt, xml

    대표도면

    음식 이미지 및 영양정보 텍스트- 대표도면

    필요성

    • 한국인의 가장 큰 식생활 문제점인 나트륨 섭취 저감을 목표로 하는 효율적인 자가관리 모바일서비스를 구축, 개발하여 공개함
    • 일반 사용자의 활용도 극대화를 위하여 컨소시엄 구성 기관이 확보하고 있는 고객풀을 적극 활용하도록 함
    • 본 과제에서 구축되는 400종의 음식분류를 기반으로 서비스를 개발하고 추후 확장 고도화해 나가는 전략을 수립함

    데이터 구조

    • 데이터 구성

      음식 이미지 및 영양정보 텍스트- 데이터 구성

       

    • 어노테이션 포맷

      음식 이미지 및 영양정보 텍스트- 어노테이션 포맷

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 에이아이더
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    김수화 02-563-2244 shkim@aithe.io · AI 기반 인터랙티브 웹 데이터 구축
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    (주)어메이징푸드솔루션 · 표본 데이터 제작
    · 크라우드워커 교육
    KB국민카드 · 가맹점주 연계 크라우드 소싱 데이터 제작
    (주)에이아이더뉴트리진 · 데이터 활용 서비스 기획
    · 앱 서비스 개발 구축
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    김주원(에이아이더뉴트리진) 02-563-2244 jwkim@aithenutrigene.com
보건의료 데이터 개방 안내

보건의료 데이터는 온라인 및 오프라인 안심존을 통해 개방됩니다.

안심존이란 안심존 이용메뉴얼 안심존 이용신청
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  • 1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기]
    2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
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  • 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.