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데이터 변경이력

데이터 히스토리

소개

o 실제로 운영되는 승용 자율주행 차량의 주간 도심도로에서의 센서 원본 데이터, 위치 데이터, 인지/판단/제어 결과 데이터를 구축하여 실제 도심환경에서 자울주행 차량이 마주하는 다양한 교통환경(신호등, 교차로, 횡단보도, 원형교차로 등)에 대한 자율주행 데이터를 구축

구축목적

o 해외에서 공개된 자율주행 데이터가 국내 도심도로 환경과 다르기 때문에 오픈 데이터셋 기반의 학습 결과가 국내에 적용되는데 한계가 있고 인공지능 성능은 학습용 데이터의 질과 양에 양향을 받기 때문에 국내 실정에 맞는 새로운 데이터셋 구축 필요
o 자율주행 차량이 마주하는 다양한 환경에 대해서 인지/판단/제어를 모두 취득한 데이터는 자율주행 연구 분야에서 큰 영향력을 줄 것으로 기대

◌ 데이터통계
- 구축 데이터 수량

- 2D 세그멘테이션 객체 수량 분포

- 2D/3D 객체 수량 분포

저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

AI 모델 상세 설명서 다운로드

활용 AI 모델

학습모델	항목	주간도심도로
SwinV2 (2D box)	선정사유	효과적으로 Transformer를 활용하여 Object Detection에서 뛰어난 성능을 보여주며 ObjectDetection관련 벤치마크 상당수가 Swin계열일 정도로 많이 활용됨
PonitRCNN (3D cuboid)	선정사유	3차원 데이터를 3차원 학습 네트워크에 바로 활용하는 알고리즘으로 데이터 유실이 적다는 점에서 장점을 갖고 있으며 최근 발표되고 있는 3차원 객체 인식 알고리즘 관련 논문에서의 대표적인 비교 대상 알고리즘임
ConvNeXt (2D segmentation)	선정사유	Downstream task에서 Swin Transformer와 같은 FLOPs 대비 높은 성능 및 다양한 robustness 평가 데이터에서 좋은 성능을 갖는 모델, 다양한 클래스의 데이터셋에서 상대적으로 높은 성능을 나타냄

데이터 성능 점수

설명서 및 활용가이드 다운로드

◌ 어노테이션 포맷

- 2D segmentation

- 2D/3D

◌ 실제 예시
- 2D segmentation

{
    "information": {
        "filename": "21_143826_220829_01.jpg",
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            "선행차 주행",
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            "polygon": [
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        }
⋮
    ]
}

{
    "information": {
        "filename": "21_143826_220829_01.jpg",
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        ]
    },
    "Scene_meta": {
        "zone": "대구-국가산업단지",
        "edge_case": [
            "선행차 주행",
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            "신호등 출발신호"
        ],
        "scene_number": "21_143826_220829"
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    "Environment_meta": {
        "weather": "흐림",
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        }
⋮
    ]
}

데이터셋 구축 담당자

수행기관(주관) : ㈜인피닉

수행기관(참여)

데이터 관련 문의처