한국전자통신연구원 객체검출 학습데이터 목록

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영상 데이터 인식 기술을 개발하기 위한 과학기술정보통신부 소프트웨어 분야 R&D 과제인 딥뷰(DeepView) 과제에서는 영상 데이터 이해 및 예측을 위한 플랫폼을 개발하고 있습니다. 딥뷰 과제를 수행하면서 구축한 약 20만장(기존 약 10만장) 정도의 객체 검출용 이미지 학습데이터를 배포하여, 유사 분야 연구에 도움이 되고자 합니다.

한국전자기술연구원 2D 동적객체 검출 학습 데이터

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인프라엣지에서 동적 객체를 2차원 Bounding Box 형태로 검출하기 위한 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/DataStitchingCameraObjectDetection?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 한국전자통신연구원 자율주행차량의 인식기술 개발을 위한 후미등 데이터셋

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본 데이터셋은 한국전자통신연구원(ETRI)에서 구축한 자율주행 기술 개발을 위한 후미등 검줄 딥 네트워크 학습 용 데이터셋입니다. 데이터셋은 현대 아이오닉과 제네시스 G80 차량에 Point gray 카메라(Model: CM3-U3-31S4C-CS)를 설치하여 데이터를 수집했습니다. 세부파일 정보: 이미지 파일(차량 후미등), JASON 파일(각 타겟 차량 1대에 대한 boundingBox와 tags("None", "Brake", "TurnLeft", "TurnRight", "TurnEmergency") 정보) * 전체 데이터는 아래 URL에서 사용허가 협약서 작성 및 담당자 승인 후 다운로드 가능합니다. https://nanum.etri.re.kr/share/kimjy/taillight?lang=ko_KR

한국건설기술연구원 토목 건설현장 내 영상 데이터 수집 및 AI 학습용 데이터 가공

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본 데이터는 인공지능 객체 인식 기술의 건설안전 분야 현장 적용을 위한 동영상 데이터, AI 학습용 경계상자 및 영역분할 이미지 데이터셋입니다.

한국전자통신연구원 자율주행차량의 인식기술 개발을 위한 3차원 객체 검출 데이터셋

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본 데이터셋은 한국전자통신연구원(ETRI)에서 구축한 자율주행 기술 개발을 위한 3D 객체 검줄 딥 네트워크 학습 용 데이터셋입니다.

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

경기도청 - 자율주행 및 ADAS AI인지모델 학습용 데이터

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데이터 수집 차량에 장착된 카메라(전/후/좌/우)를 통해 차량, 보행자, 개인형 이동장치 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

한국전자통신연구원 자율주행차량의 인식기술 개발을 위한 2차원 객체 검출 데이터셋

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본 데이터셋은 한국전자통신연구원(ETRI)에서 구축한 자율주행 기술 개발을 위한 2D 객체 검줄 딥 네트워크 학습 용 데이터셋입니다.

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

한국전자통신연구원 Multi Camera Semantic Segmentation 학습 데이터

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자율주행 차량에서 주행환경을 분석하기 위한, 카메라 픽셀 단위의 물체/구조물 클래스별 인식을 위한 추가적 카메라 영상 정보를 포함한, 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/MultiCameraSemanticSegmentation?lang=ko_KR