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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2022-07-28 데이터 최초 개방 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2022-10-20 신규 샘플데이터 개방 2022-07-28 콘텐츠 최초 등록 소개
자동차 부품의 품질 검사 이미지를 수집한 데이터셋으로, 도어, 프레임, 라디에이터 그릴, 루프사이드, 배선, 범퍼, 카울커버, 커넥터, 테일/헤드 램프, 휀더 데이터를 포함하며, 재사용에 제한이 없도록 저작권 문제를 완전히 해결한 원천 데이터를 확보
구축목적
자동차에 활용되는 부품의 품질 검사를 위한 인공지능 알고리즘 또는 딥러닝 모델 개발
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메타데이터 구조표 데이터 영역 교통물류 데이터 유형 이미지 데이터 형식 jpg 데이터 출처 현장 직접 촬영 라벨링 유형 바운딩박스(이미지), 세그멘테이션(이미지) 라벨링 형식 JSON 데이터 활용 서비스 자동차 부품의 인공지능 품질검사 서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량2021년/200,000 -
1. 데이터 구축 규모
2. 데이터 분포
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드1. 불량 상태 인식(bbox) 모델 : EfficientDet
- EfficientDet 알고리즘은 2019년 Google Brain 팀에서 발표할 객체식별 알고리즘으로 EfficientNet을 기반으로 하며, BiFPN(Weighted bi-directional Feature Network), Compound Scaling을 적용하여 속도, 정확도를 향상
2. 불량 상태 인식(segmentation) 모델 : Swin-Tranformer
- 2021년에 발표된 인스턴스 세그멘테이션을 위한 모델로 자연어처리에서 널리 사용되는 Transformer 모델을 컴퓨터 비전에 적용
- COCO test-dev 데이터셋 기준으로 mask AP 0.51로 SOTA(State OF The Art) 달성
3. 서비스 활용 개념도
- EfficientDet 알고리즘은 2019년 Google Brain 팀에서 발표할 객체식별 알고리즘으로 EfficientNet을 기반으로 하며, BiFPN(Weighted bi-directional Feature Network), Compound Scaling을 적용하여 속도, 정확도를 향상
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데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 객체 분류 (불량품 판정) Image Classification ResNet 50 Accuracy 75 % 91.53 % 2 바운딩박스 객체 인식 Object Detection EfficientDet D3 mAP 72 % 87.6 % 3 폴리곤 객체 인식 Object Detection Swin-Transformer mAP 51 % 87.51 %
※ 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)
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 미래아이티(주)
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 박길주 02-6241-0101 [email protected] · 데이터 구축 및 품질관리 총괄 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 (주)자이플래닛 · AI모델 개발
· 데이터 수집 플랫폼이노바인텍 · 데이터 수집 및 품질관리 (주)데이터누리 · 데이터 가공 플랫폼 (주)테크로직 · 데이터 품질관리 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 박길주 02-6241-0101 [email protected]
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인터넷과 물리적으로 분리된 온라인·오프라인 공간으로 의료 데이터를 포함하여 보안 조치가 요구되는 데이터를 다운로드 없이 접근하고 분석 가능
* 온라인 안심존 : 보안이 보장된 온라인 네트워크를 통해 집, 연구실, 사무실 등 어디서나 접속하여 데이터에 접근하고 분석
* 오프라인 안심존 : 추가적인 보안이 필요한 데이터를 대상으로 지정된 물리적 공간에서만 접속하여 데이터에 접근하고 분석 -
- AI 허브 접속
신청자 - 안심존
사용신청신청자신청서류 제출* - 심사구축기관
- 승인구축기관
- 데이터 분석 활용신청자
- 분석모델반출신청자
- AI 허브 접속
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1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기] [공용IRB 심의신청 가이드라인]
2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
3. 신청자 소속 증빙 서류 (재직증명서, 재학증명서, 근로계약서 등 택1)
4. 안심존 이용 신청서 [다운로드]
5. 보안서약서 [다운로드]
※ 상기 신청서 및 첨부 서류를 완비한 후 신청을 진행하셔야 정상적으로 절차가 이루어집니다. -
신청 및 이용관련 문의는 [email protected] 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.