연세대학교원주산학협력단 - [AI 학습용 데이터셋] Object Detection Problem 학습을 위한 데이터(이미지)

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[개요] Object Detection Problem 학습을 위한 인공지능 학습용 데이터셋 [학습목표] 식판 내 음식 위치 추출 및 음식 분류 [제공항목] - 대사증후군 환자의 매 끼니 또는 간식으로 섭취한 전체 식판 이미지

연세대학교원주산학협력단 - [AI 학습용 데이터셋] Image Classification 딥러닝 학습을 위한 데이터

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[개요] Image Classification 딥러닝을 위한 인공지능 학습용 데이터셋 [학습목표] 음식의 대분류 구분 [제공항목] - 과일 5종 데이터 (귤, 딸기, 바나나, 사과, 토마토 각 100개의 이미지로 총 500개 이미지로 구성) - 김치 5종 데이터 (깍두기, 배추김치, 백김치, 오이소박이, 총각김치 각 100개의 이미지로 총 500개 이미지로 구성) - 밥 4종 데이터 (흰쌀밥 100개, 흰쌀밥 이외 잡곡밥 300개 총 400개 이미지로 구성)

주식회사 원데이터기술 - 급식음식 이미지 데이터

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■ 데이터 상세설명 단체급식 배식/퇴식 식판 이미지 데이터를 대상으로 급식 이미지의 음식 영역 세그멘테이션, 구분된 영역의 음식 분류 , 음식명 매핑하는 어노테이션을 수행 후 이미지와 JSON 형태로 어노테이션 결과 제공 ■ 데이터 컬럼 정보 - IMG_FILE_NM : 이미지파일명 - FOOD_AREA : 음식영역(사각영역의 2개 좌표, [x1,y1,x2,y2]) - FOOD_NM : 음식명 ■ 활용 사례 및 활용 가능 분야 - 단체급식 서비스의 잔반량 분석, 선호도 분석, 식단 분석 등에 활용 - 급식 잔반/잔식으로 인한 음식물쓰레기 절감, 급식 질 개선 등을 통한 식습관 교육 등 사회적 문제 인식 및 교육이 필요한 학교에 서비스 활용

주식회사 원데이터기술 - 급식음식 이미지 데이터

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■ 데이터 상세설명 단체급식 배식/퇴식 식판 이미지 데이터를 대상으로 급식 이미지의 음식 영역 세그멘테이션, 구분된 영역의 음식 분류 , 음식명 매핑하는 어노테이션을 수행 후 이미지와 JSON 형태로 어노테이션 결과 제공 ■ 데이터 컬럼 정보 - IMG_FILE_NM : 이미지파일명 - FOOD_AREA : 음식영역(사각영역의 2개 좌표, [x1,y1,x2,y2]) - FOOD_NM : 음식명

주식회사 원데이터기술 - 메뉴별 잔반량 데이터

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급식소별, 개인별 측정된 비정형 데이터(이미지) 분석을 통한 정형데이터(메뉴별 잔반량) 생성 *테이블 정의서 SE_ID -> USER_ID FOOD_NM -> 메뉴이름 LOFD_QY -> 배식량

주식회사 원데이터기술 - 메뉴별 잔반량 데이터

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급식소별, 개인별 측정된 비정형 데이터(이미지) 분석을 통한 정형데이터(메뉴별 잔반량) 생성 *테이블 정의서 SE_ID -> USER_ID FOOD_NM -> 메뉴이름 LOFD_QY -> 배식량

주식회사 원데이터기술 - 메뉴별 잔반량 데이터

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급식소별, 개인별 측정된 비정형 데이터(이미지) 분석을 통한 정형데이터(메뉴별 잔반량) 생성 *테이블 정의서 SE_ID -> USER_ID FOOD_NM -> 메뉴이름 LOFD_QY -> 배식량

주식회사 원데이터기술 - 메뉴별 잔반량 데이터

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급식소별, 개인별 측정된 비정형 데이터(이미지) 분석을 통한 정형데이터(메뉴별 잔반량) 생성 *테이블 정의서 SE_ID -> USER_ID FOOD_NM -> 메뉴이름 LOFD_QY -> 배식량

주식회사 원데이터기술 - 급식 식단 선호도 데이터

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급식 음식을 분석하여 나온 급식 식단에서 가장 잘 먹은 데이터의 통계를 제공합니다. 식단별 선호도를 통해 급식소의 메뉴를 구성하는데 활용할 수 있습니다. *테이블 정의서 SE_ID -> user id MLSV_YMD -> 급식일자 FOOD_NM -> 음식명 POR_RANK -> 선호순위

주식회사 원데이터기술 - 급식 식단 선호도 데이터

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- 급식 음식을 분석하여 나온 급식 식단의 선호도 데이터 입니다. *테이블 설명 SE_ID -> user id MLSV_YMD -> 날짜 FOOD_NM -> 음식이름 POR_RANK -> 선호도