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데이터 변경이력

데이터 히스토리

소개

o 교통사고 발생 시간 기준으로 보았을 때, 야간 발생사고의 대부분이 도시에서 발생하고 있으며 대형사고 건수는 퇴근 시간대인 16-20 사이가 가장 많은 것으로 집계됐다. 교통사고 현황을 바탕으로 자율 주행 개발에 있어 야간 자동차 전용 도로 환경에 대한 데이터 수집 및 관련한 하드웨어적, 소프트웨어적 처리를 위한 기술 개발을 위해 한국 도심도로에서의 다양한 주행환경에 맞는 자율주행 학습을 위한 2D, 3D 데이터셋을 구축합니다.

구축목적

특히 야간 환경에서는 라이트를 켜지 않고 달리는 차량, 스텔스 차량을 도로에서 마주한다면 차량을 피하는 것은 인간 운전자에게도 쉽지 않은 일이기 때문에 Camera, LiDAR와 같은 비전 센서를 이용하여 해결해야 할 필요성이 있습니다. 따라서 대용량의 고품질 야간 환경에서의 자동차 전용 도로 데이터의 수집 및 가공을 통한 데이터셋 구축의 필요성이 대두되어 기존의 시스템을 개선하는 것을 목표로 2D 및 3D 데이터셋을 제공하고자 합니다.

◌ 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	선정사유	효과적으로 Transformer를 활용하여 Object Detection에서 뛰어난 성능을 보여주며 ObjectDetection관련 벤치마크 상당수가 Swin계열일 정도로 많이 활용됨
(2D box)
PonitRCNN	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
(3D cuboid)
ConvNeXt	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
(2D segmentation)

데이터 성능 점수

설명서 및 활용가이드 다운로드

◌ 어노테이션 포맷
- 2D 이미지

- 3D 이미지

◌ 실제 예시
- 이미지

    "information": {
        "filename": "18_201614_220907_40.jpg",
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            1920,
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            "선행차 주행",
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                1,
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                1,
                1080
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                662,
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                669,
                788,
                669,
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                679,
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                704,
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            "class": "roadMark"
        },
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                257,
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                746,
                267,
                714
            ],
            "class": "fense"
        }
⋮
    ]
}

{
    "information": {
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    "Scene_meta": {
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        }
⋮
    ]
}

데이터셋 구축 담당자

수행기관(주관) : ㈜인피닉

수행기관(참여)

데이터 관련 문의처