다중 객체 3차원 표현 데이터(실외)
- 분야영상이미지
- 유형 3D , 이미지
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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.1 2023-12-14 데이터 최종 개방 1.0 2023-07-05 데이터 개방(Beta Version) 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2023-12-27 산출물 전체 공개 소개
일상환경 실외 공간에서의 사람 및 다양한 객체의 상호작용 정보를 3D로 동시에 변환 및 표현하기 위한 AI 학습용 데이터(다중 객체 3차원 표현 데이터)로 사람과 객체 간의 상호작용에 대한 태그, 2D/3D 바운딩박스(사람, 객체, 손), 2D/3D 키포인트(사람), 2D/3D 폴리곤세그멘테이션(사람, 객체)을 구축
구축목적
일상 환경 실외 공간에서의 사람 및 다양한 객체의 상호작용(Interaction) 정보를 3D로 동시에 변환 및 표현한 다중 객체 3차원 표현 인공지능 학습용 데이터를 구축. 사람과 객체 간 상호작용 3D 데이터 셋 구축을 통해 다양한 분야에 활용될 수 있는 3D 학습데이터의 기반을 마련함
-
메타데이터 구조표 데이터 영역 영상이미지 데이터 유형 3D , 이미지 데이터 형식 jpg, obj, ply, mtl 데이터 출처 자체 수집 라벨링 유형 상호작용(태그), 바운딩박스, 키포인트, 폴리곤 세그멘테이션 라벨링 형식 json 데이터 활용 서비스 다중객체 3차원 표현데이터의 구축을 통해 인간 및 객체 3D 복원, 인간-객체 간 상호작용 모델링과 실감 미디어 서비스, 디지털 홈 트윈, 메타버스 등 다양한 연구 및 산업적 분야 활용 데이터 구축년도/
데이터 구축량2022년/12,008건 (이미지 36,024장) -
데이터 구축 규모
1) 원천 데이터원천 데이터 1차 경로 2차 경로 3차 경로 파일 포맷 제출 수량 최종 상호작용 데이터 여가 시간 게임 및 놀이 .JPG(2D) 885 .OBJ(3D) 295 .PLY(3D) 295 교제 및 참여 .JPG(2D) 900 .OBJ(3D) 300 .PLY(3D) 300 기타 .JPG(2D) 663 .OBJ(3D) 221 .PLY(3D) 221 문화 및 관광 .JPG(2D) 135 .OBJ(3D) 45 .PLY(3D) 45 미디어 이용 .JPG(2D) 117 .OBJ(3D) 39 .PLY(3D) 39 스포츠 및 레포츠 .JPG(2D) 9,639 .OBJ(3D) 3,213 .PLY(3D) 3,213 의무 시간 가사 노동 .JPG(2D) 3,720 .OBJ(3D) 1,240 .PLY(3D) 1,240 이동 .JPG(2D) 4,875 .OBJ(3D) 1,625 .PLY(3D) 1,625 일 .JPG(2D) 8,259 .OBJ(3D) 2,753 .PLY(3D) 2,753 학습 .JPG(2D) 15 .OBJ(3D) 5 .PLY(3D) 5 필수 시간 개인 유지 .JPG(2D) 183 .OBJ(3D) 61 .PLY(3D) 61 기타 개인 유지 .JPG(2D) 2,115 .OBJ(3D) 705 .PLY(3D) 705 식사 및 간식 .JPG(2D) 4,518 .OBJ(3D) 1,506 .PLY(3D) 1,506 3D Object 객체별 .OBJ 401 .JPG 401 .MTL 401 .PLY 401 총 수량 61,644 2) 라벨링데이터
라벨링데이터 1차 경로 2차 경로 3차 경로 파일 포맷 제출 수량 최종 상호작용 데이터 여가 시간 게임 및 놀이 .JSON 885 교제 및 참여 .JSON 900 기타 .JSON 663 문화 및 관광 .JSON 135 미디어 이용 .JSON 117 스포츠 및 레포츠 .JSON 9,639 의무 시간 가사 노동 .JSON 3,720 이동 .JSON 4,875 일 .JSON 8,259 학습 .JSON 15 필수 시간 개인 유지 .JSON 183 기타 개인 유지 .JSON 2,115 식사 및 간식 .JSON 4,518 총 수량 36,024 데이터 분포
- 객체의 수객체의 수 구분 개 수 객체(다중,변형포함) 401 - 상호작용 카테고리
상호작용 카테고리 구분 개 수 카테고리 75 - 성별 분포
성별 분포 성별구분 비율 남자 55.80% 여자 44.20% 총계 100% - 연령대별 분포
연령대별 분포 성별 인원 비율 ~9세 22 7.70% 10대 29 9.80% 20대 34 11.00% 30대 33 12.10% 40대 44 15.80% 50대 55 23.20% 60대이상 66 20.30% 총계 283 100.00% - 대분류
대분류 구분 필수 시간 의무 시간 여가 시간 합계 실외 19% 47% 34% 100% - 상호작용 중분류
상호작용 중분류 대분류 범주 중분류 필수 시간 15~25% 개인 유지 기타 개인 유지 식사 및 간식 의무 시간 40~60% 가사노동 이동 일 학습 여가 시간 25~35% 게임 및 놀이 교제 및 참여 기타 문화 및 관광 미디어 이용 스포츠 및 레포츠 -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드활용모델
① 인공지능 기반 다중객체 데이터에서의 3차원 사람 포즈 추론 모델
- (개발 목표) 다중객체 데이터에서의 3차원 사람 관절 키포인트를 추정
- (개발 내용) 구축되는 학습데이터를 활용 SPIN 모델을 학습해 주어진 컬러 이미지에서 SMPL human body 모델의 파라미터를 추정하고 이를 바탕으로 3차원 사람 관절 키포인트의 위치를 추정하는 모델을 개발
② 인공지능 기반 다중객체 데이터에서의 객체 탐지 모델
- (개발 목표) 다중객체 데이터에서의 객체의 위치를 탐지
- (개발 내용) 구축되는 학습데이터를 활용 YoloR 모델을 학습해 주어진 컬러 이미지에서 객체의 위치를 탐지하는 모델을 개발
③ 인공지능 기반 다중객체 데이터에서의 객체 분할 모델
- (개발 목표) 다중객체 데이터에서의 객체의 영역을 분할
- (개발 내용) 구축되는 학습데이터를 활용 SpineNet 모델을 학습해 주어진 컬러 이미지에서 객체의 영역을 분할하는 모델을 개발
-
데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 객체 탐지 성능 Object Detection YOLOR mAP 45 % 72.2 % 2 객체 분할 성능 Object Detection Spinenet mAP 30 % 52.6 % 3 3차원 사람 포즈 추론 성능 3D Pose Estimation SPIN MPJPE 11 mm 84.52 mm 4 3차원 사람 포즈 추론 성능 3D Pose Estimation SPIN PA-MPJPE 70 mm 22.36 mm
※ 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)
-
설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드데이터 구성
데이터 구성 데이터 종류 원천데이터 라벨링데이터 실외 3D Object .obj - .ply .mtl .jpg 상호작용데이터 .obj .json .ply .jpg 어노테이션 포맷
어노테이션 포맷 구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고 1 info.description String Y 데이터 이름 2 info.copyright String Y 데이터 저작권 3 info.created_date String Y 데이터 생성 날짜 4 info.region_name String N 촬영 지역 5 info.images_location String N 촬영 장소 6 info.environment string Y 촬영 환경1 (실내외 여부) 7 info.virtual_background string N 촬영 환경2 (가상배경 여부) 8 info.image Object - 이미지 정보 9 info.image.id String Y 이미지 식별자 10 info.image.path String Y 이미지 경로 11 info.image.file_format String Y 이미지 포멧 12 info.image.imsize String Y 이미지 크기 13 info.image.width Integer Y 이미지 넓이 14 info.image.height Integer Y 이미지 높이 15 info.image.Aspect ratio Object Y 이미지 비율 16 info.image.resolution Object Y 이미지 해상도 17 info.camera Object - 카메라 정보 18 info.camera.device String N 카메라 장비 19 info.camera.position String Y 카메라 위치 20 info.camera.focal_length List Y 카메라 초점거리 21 info.camera.principal_point List Y 카메라 주점 22 info.camera.rotation List Y 카메라 회전 메트릭스 23 info.camera.translation List Y 카메라 이동 메트릭스 24 info.camera.intrinsic List Y 카메라 내부 파라미터 25 info.camera.extrinsic List Y 카메라 외부 파라미터 26 info.actor Object - 연기자 정보 27 info.actor.id String Y 촬영자 식별자 28 info.actor.gender String Y 촬영자 성별 29 info.actor.age Integer Y 촬영자 연령대 30 info.actor.height Integer Y 촬영자 키 31 info.actor.weight Integer Y 촬영자 몸무게 32 info.actor.height_of_shoes Integer N 촬영자 신발높이 33 info.actor.obj_path String Y 촬영자 포즈 동작 메쉬 경로 34 info.actor.ply_path String Y 촬영자 포즈 동작 point cloud 경로 35 info.actor.interaction String - 사람-객체 상호작용 36 info.actor.rotation List Y 촬영자 회전 메트릭스 37 info.actor.translation List Y 촬영자 이동 메트릭스 38 info.actor.scale List Y 촬영자 비율 39 info.object List - 객체 정보 40 info.object.id String Y 객체 식별자 41 info.object.name String Y 객체 이름 42 info.object.size 객체 실제 크기 43 info.object.obj_path String Y 객체 메쉬 경로 44 info.object.ply_path String Y 객체 point cloud 경로 45 info.object.mtl_path String N 객체 mtl 경로 46 info.object.texture_path String N 객체 텍스쳐 경로 47 info.object.scale List Y 객체 비율 48 info.object.rotation List Y 객체 회전 메트릭스 49 info.object.translation List Y 객체 이동 메트릭스 50 annotation.actor_object Object Y 사람-사물 상호작용 관련 51 annotation.actor_object.keypoint.2d List Y 사람-사물 2D 키포인트 52 annotation.actor_object.hand_label Object Y 사람 손에 대한 상호작용 라벨 정보 53 annotation.actor_object.hand_label.righthand List Y 사람 손에 대한 상호작용 정보(오른손) 54 annotation.actor_object.hand_label.lefthand List Y 사람 손에 대한 상호작용 정보(왼손) 55 annotation.actor_object.object_label String Y 상호작용 객체 명 56 annotation.actor Object Y 사람 라벨 정보 57 annotation.actor.segmentation List Y 사람 2D 세그먼테이션 58 annotation.actor.keypoint.2d List Y 2D 관절 위치 59 annotation.actor.keypoint.3d List Y 3D 관절 위치 60 annotation.actor.bbox.2d List Y 사람 2D 박스 61 annotation.actor.bbox.3d List Y 사람 3D 박스 62 annotation.actor.bbox.righthand List Y 사람 2D 손 정보(오른손) 63 annotation.actor.bbox.lefthand List Y 사람 2D 손 정보(왼손) 64 annotation.object List Y 객체 라벨 정보 65 annotation.object.segmentation List Y 객체 세그먼테이션 66 annotation.object.bbox.2D List Y 객체 2D 박스 67 annotation.object.bbox.3D List Y 객체 3D 박스 68 annotation.first_category String Y 상호작용 대분류 69 annotation.second_category String Y 상호작용 중분류 70 annotation.third_category String Y 상호작용 소분류 라벨링데이터 예시
• 라벨링데이터(json)
{
"info": {
"description": "3D object interation data",
"copyright": "Copyright 2022 이오시스 ALL rights reserved",
"created_date": "2022-09-20",
"region_name": "서울시 금천구",
"images_location": "공원",
"environment": "External",
"virtual_background": "N",
"image": {
"id": "E_F053_T101-T01-00_T000-T00-00_B00067_C.JPG",
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"y": 3.0
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8850.38217636392
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{ 생략 }
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{ 생략 }
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{ 생략 }
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{ 생략 }
]
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"actor": {
"id": "F053",
"gender": "F",
"age": 40,
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"weight": 45.0,
"height_of_shoes": 2.0,
"obj_path": "1.원천데이터/상호작용데이터/의무 시간/가사노동/E_F053_T101-T01-00_T000-T00-00_B00067.obj",
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-0.6009745491857429
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{ 생략 }
],
"translation": [
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77.92130495818564,
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"annotation": {
"actor_object": {
"keypoint": {
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[
2257.364577330757,
3241.4376207141163,
2
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{ 생략 }
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"hand_label": {
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"lefthand": " 휴대용 물품 접촉"
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"object_label": "플라스틱음식통"
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{ 생략 }
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1
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-119.30497121716166,
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4295.6757240393745
],
{ 생략 }
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"bbox": {
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1911.3791604819562,
1301.0983873402383,
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{ 생략 }
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3145.983518007107,
300.60032955450015,
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2196.9853651647945,
3201.1272023141046,
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]
}
},
"object": [
{
"segmentation": [
[
2386.0,
3098.0
],
{ 생략 }
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"bbox": {
"2d": [
2074.0,
3085.0,
356.0,
224.0
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"3d": [
[
0.0008205000000000018,
-0.03157150000000003,
-0.0032649999999999624
],
{ 생략 }
]
}
}
],
"first_category": "E_L02",
"second_category": "E_M01",
"third_category": "E_S47"
}
}
-
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜스위트케이
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 윤종현 02-6390-6220 [email protected] 사업관리, 데이터 정제, 데이터 가공(3D), 데이터 검수 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 ㈜이오이스 데이터 수집, 데이터 정제 ㈜슈퍼브에이아이 데이터 가공(2D) ㈜씨유박스 AI학습모델 개발 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 윤종현 02-6390-6220 [email protected]
-
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
-
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.