데이터셋 상세
AI 허브
스마트쿱㈜ - 개체 레벨 인식(Instance level recognition, ILR) 데이터
ㅇ 체계적인 계층구조 설계와 세밀한 분류를 통해 개체 검출, 인식 향상에 활용할 수 있는 객체 데이터 - 대분류 내 다양한 세부분류를 인공지능이 학습하기 위해 세부분류별로 다양하고 균형 있게 구성된 데이터셋 구축 필요 - 체계적인 계층구조를 갖고 있는 대분류 300종 이상에 대해 10,000종 이상의 개체를 대상으로 10만장 이상의 데이터를 구축 • 객체별 계층구조 검출을 위해 단일객체 및 다중객체에 대한 이미지 데이터를 1:1 비율로 구축
데이터 정보
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한국전자통신연구원 인프라 2D 동적객체 검출 학습 데이터
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프라 엣지에서 주변 동적객체를 2차원 Bounding Box 형태로 검출하기 위한 인공지능 학습 데이터 셋입니다.아래 링크에서 세부 정보를 확인하실 수 있으며 전체 데이터를 다운로드 받을 수 있습니다.https://nanum.etri.re.kr/share/teslasystem/Infra2DObjectDetection?lang=ko_KR
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식품의약품안전처 인공지능 개발을 위한 알약 이미지 데이터
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의약품 식별표시 인식을 통해 당해 의약품 정보를 보다 쉽고 간편하게 접근할 수 있도록 "의약품 안전 사용을 위한 전자적 정보제공 체계구축" 용역연구 완료에 따라 정보 공개 * 상세 내용은 약학정보원 홈페이지 참고 https://www.health.kr/notice/notice_view.asp?show_idx=1001&search_value=&search_term=&paging_value=&setLine=&setCategory
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한국전자기술연구원 3D 동적객체 검출 학습 데이터
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인프라엣지에서 동적 객체를 3차원 Bounding Box 형태로 검출하기 위한 라이다 센서 기반 인공지능 학습 데이터셋입니다.아래 링크에서 세부 정보를 확인하실 수 있으며 협약서 작성 후 전체 데이터를 다운로드 받을 수 있습니다.https://nanum.etri.re.kr/share/jwlee0121/DataStitchingLidarObjectDetection?lang=ko_KR상기 데이터는 한국전자통신연구원, 카카오 모빌리티, 테슬라 시스템, 한국전자기술연구원, 한국과학기술원 등이 공동으로 협력하여 수행하는 자율주행혁신사업을 통해 구축한 데이터로 한국전자통신연구원에서 운영하는 ETRI AI 나눔 사이트를 통해 전체 데이터를 공개함
한국전자통신연구원 객체 복합 상태 인식 학습 데이터
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자율주행 차량에서 전방의 동적, 정적 객체를 2D-Bounding Box로 위치를 표현하고, 해당 객체의 Class, Location, Action을 분류하기 위한 인공지능 학습 데이터 셋입니다.아래 링크에서 세부 정보를 확인하실 수 있으며 협약서 작성 후 전체 데이터를 다운로드 받을 수 있습니다.https://nanum.etri.re.kr/share/kimjy/ObjectStateDetection?lang=ko_KR
경기도청 - 교통 CCTV 영상 BBOX 데이터
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경기도 내 교통 CCTV를 통해 차량, 보행자 등 주변 객체를 다양하게 수집하여 프레임 단위로 이미지화한 데이터로 전처리(BBOX)를 통해 객체를 구분하고 개인정보(얼굴, 번호판 등) 비식별화 작업을 통하여 개인정보 문제를 해결한 원천 데이터를 확보
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