도로 위 객체 인식 OD 이미지 실전AI

도로주행영상에서의 객체 탐지 과제

데이터 설명

• 입출력
- - Input : 도로주행영상 이미지 (.jpg
- - Output : 클래스와 바운딩박스 좌표
  - Vehicle_*, Pedestrian_*, RoadMark_*, RoadMarkArrow_* 컬럼 총 17 개 포함
  - Vehicle_* 4 종 : Car, Bus, Motorcycle, Unknown
  - Pedestrian_* 2 종 : Pedestrian, Bicycle
  - RoadMark_* 4 종 : StopLine, Crosswalk, Number, Character
  - RoadMarkArrow_* 7 종 : Straight, Left, Right, StraightLeft, StraightRight, Uturn, Else
• 데이터셋 구성
• Train
- - images/ : 도로주행영상 이미지 7514 장 (1.2GB)
- - labels.json : 탐지 대상 객체의 클래스와 바운딩박스 좌표가 담긴 json 파일
• Test
- - images/ : 도로주행영상 이미지가 담긴 1600 장의 jpg (272MB)
• AI 허브 참고 데이터 : 도로주행영상 (https://aihub.or.kr/aidata/8007)