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#의류 이미지 # 패션

NEW 의류 통합 데이터(착용 이미지, 치수 및 원단 정보)

의류 통합 데이터 (착용 이미지, 치수 및 원단 정보) 아이콘 이미지
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  • 유형 이미지
구축년도 : 2022 갱신년월 : 2023-11 조회수 : 4,957 다운로드 : 160 용량 :
샘플 데이터 ?

샘플데이터는 데이터의 이해를 돕기 위해 별도로 가공하여 제공하는 정보로써 원본 데이터와 차이가 있을 수 있으며,
데이터에 따라서 민감한 정보는 일부 마스킹(*) 처리가 되어 있을 수 있습니다.

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 데이터 변경이력

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    버전 일자 변경내용 비고
    1.1 2023-11-15 데이터 최종 개방
    1.0 2023-07-31 데이터 개방(Beta Version)

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2023-12-08 산출물 전체 공개
    2023-08-21 메타데이터(데이터구축량), 데이터통계, 활용AI모델 설명(모델학습) 수정

    소개

    의류 이미지, 치수 데이터, 착용 이미지, 착용자의 신체 정보, 원단 정보 등이 매칭된 데이터

    구축목적

    추후 가상 피팅 서비스, 비대면 세탁 서비스 등에 활용
  • 1차 경로  2차 경로 3차 경로 파일 포맷 구축 수량
    상품 상의 blouse .json 29,719
    cardigan .json 27,285
    coat .json 30,538
    jacket .json 31,084
    jumper .json 34,675
    shirt .json 38,669
    sweater .json 34,878
    t-shirt .json 118,139
    vest .json 23,134
    하의 bottom .json 123,500
    onepiece(dress) .json 57,428
    onepiece(jumpsuite) .json 1,585
    총 수량 550,634
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    [학습 모델 개요]
    ● 다양한 종류의 의류를 상의, 하의로 구분하고 전체 12개의 Category로 구분하여 의류 단독 데이터와 착용 데이터를 교차 학습시켜 인체와 의류를 구분하도록 모델 개발
    ● 인체와 의류를 구분하기 위해 정밀한 Polygon 라벨링을 적용하여 학습 데이터 구축
    ● 모델 학습은 MASK-RCNN을 알고리즘을 사용하여 학습
    ● MASK-RCNN(Regional Convolution Neural Network)은 객체탐지와 명확한 물체 마킹 및 분류를 위한 프레임워크로 주로 사용

     MASK-RCNN(Regional Convolution Neural Network) 알고리즘 이미지

    [모델학습]
    ● 모델 학습은 12개 Category로 구분 된 의류 데이터를 8:1:1의 비율로 분리 한 후 학습 수행

    Category Train Test Valid
    수량 % 수량 % 수량 %
    blouse 23,775 80 2,971 10 2,973 10
    cardigan 21,828 80 2,728 10 2,729 10
    coat 24,430 80 3,053 10 3,055 10
    jacket 24,867 80 3,108 10 3,109 10
    jumper 27,740 80 3,467 10 3,468 10
    shirt 30,935 80 3,866 10 3,868 10
    sweater 27,902 80 3,487 10 3,489 10
    t-shirt 94,511 80 11,813 10 11,815 10
    vest 18,507 80 2,313 10 2,314 10
    bottom 98,800 80 12,350 10 12,350 10
    onepiece(dress) 45,942 80 5,742 10 5,744 10
    onepiece(jumpsuite) 1,268 80 158 9.97 159 10.03

     

    [서비스 활용 시나리오]
    ● 구축한 모델은 사용자 이미지에 대한 의류 탐지 및 착용 의류 Category 구분에 활용 가능
    ● 사용자 착용 의류 탐지
        - Polygon 라벨링 데이터를 학습한 모델은 사용자의 의류 착용 사진에서 의류와 사용자의 신체를 상세하게 구분 가능
    ● 착용 의류 Category 구분
        - 탐지 된 의류의 Category를 사전에 학습한 12개의 범위 내에서 구분 가능

     

    [기타정보]
    ● 대표성 및 독립성
        - Deep Fashion2, FashionAI, FashionIQ 등 유명 해외 의류 데이터와 별개로 국내 내국인의 실생활 착용 의류에 대한 학습용 데이터와 모델 제공

  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 의류 세그멘테이션 성능 Segmentation MASK R-CNN AP 80 % 80 %

    ※ 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 다운로드

     

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                    392.130543372321,
                    223.31640625,
                    401.267578125,
                    194.0,
                    516.0,
                    175.0,
                    572.0,
                    165.7685546875,
                    607.703125,
                    167.54793379319744,
                    613.0413214030596,
                    176.44427910052764,
                    614.1088828399406,
                    184.62891678327287,
                    615.1764442768217,
                    193.52526209059943,
                    618.0232747751652,
                    210.25039126838237,
                    571.4064253647557,
                    218.43502895112397,
                    549.6993428148708,
                    228.0,
                    530.0,
                    245.0,
                    480.0,
                    243.7001953125,
                    544.716796875,
                    241.56552675018247,
                    567.1361796172387,
                    237.29528100266543,
                    582.4378935458444,
                    235.5160119411994,
                    595.9603384129878,
                    235.87186575349187,
                    606.2800989694915,
                    237.29528100266543,
                    612.6854675907671,
                    243.700649623941,
                    623.3610819595633,
                    249.7501644329277,
                    631.5457196423085,
                    255.79967924191078,
                    636.1718192021181,
                    265.76358598612205,
                    639.3745035127577,
                    286.75896091142204,
                    640.7979187619312,
                    294.23189096957503,
                    641.1537725742237,
                    302.0606748400278,
                    642.2213340111048,
                    319.4975116423957,
                    640.4420649496387,
                    329.10556457431085,
                    639.0186497004652,
                    334.7992255710051,
                    642.5771878233973,
                    350.81264712419943,
                    645.0681645094483,
                    363.62338436675054,
                    645.4240183217444,
                    375.36656017242785,
                    642.9330416356897,
                    384.974613104343,
                    637.5952344512916,
                    394.2268122239693,
                    631.1898658300161,
                    399.9204732206599,
                    620.5142514612198,
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                    399.56461940836743,
                    581.7261859212595,
                    397.4294965346053,
                    565.0010567434765,
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                    547.9200737534047,
                    392.09168935020716,
                    531.9066522002104,
                    392.4475431625033,
                    520.5193302068292,
                    394.5826660362618,
                    504.8617624659273,
                    394.5826660362618,
                    498.8122476569406,
                    394.5826660362618,
                    493.8302942848386,
                    392.80339697479576,
                    484.5780951652123,
                    396.7177889100203,
                    484.2222413529198,
                    397.07364272231644,
                    500.23566290611416,
                    405.25828040505803,
                    519.0959149576556,
                    417.0014562107317,
                    544.3615356304726,
                    424.11853245659586,
                    567.4920334295311,
                    435.86170826227317,
                    586.7081392933651,
                    439.77610019750136,
                    592.7576541023482,
                    439.77610019750136,
                    600.5864379727973,
                    443.33463832043344,
                    606.9918065940765,
                    448.31659169253544,
                    615.5322980891142,
                    452.9426912523486,
                    620.1583976489237,
                    455.7895217506957,
                    617.6674209628727,
                    463.9741594334373,
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                    474.64977380223354,
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                    411.776011208578,
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                    379.0335648148139,
                    374.61714181286516,
                    372.18049463937496,
                    372.713511208578,
                    357.712890625,
                    367.763671875,
                    345.1189861275052,
                    356.11486892736866,
                    342.6280094414542,
                    361.09682229947066,
                    335.51093319559004,
                    367.50219092074985,
                    328.3938569497259,
                    370.7048752313858,
                    320.9209268915656,
                    373.90755954202905,
                    312.0245815842354,
                    367.14633710845374,
                    305.61921296295986,
                    362.8760913609367,
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                ]
            }
        ],
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            "metadata.clothes.drycleaning": "DRYCLEAN",
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        }
    }

    어노테이션 포멧

    구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고
    1 dataset Object Y 데이터셋 정보    
      1-1 dataset.id Number Y 데이터셋 식별자 0~999999999  
    1-2 dataset.name String Y 파일명    
    1-3 dataset.image_path String Y 이미지 위치 경로    
    1-4 dataset.label_path String Y 레이블 위치 경로    
    1-5 dataset.category Number Y 데이터셋 카테고리 0,1 0:OCR, 1:객체인식
    1-6 dataset.type Number Y 데이터셋 타입 0~3 0:텍스트, 1:이미지, 2:영상, 3:음성
    1-7 dataset.width Number Y 이미지 가로 크기 (픽셀) 0~999999999  
    1-8 dataset.height Number Y 이미지 세로 크기 (픽셀) 0~999999999  
    1-9 dataset.file_size Number Y 이미지 파일 사이즈 (byte) 0~999999999  
    2 annotation Array Y 어노테이션 정보    
      2-1 annotation.type String Y 어노테이션 라벨링 기법   2DBBOX, 3DBBOX, Polygon, Segmentation
    2-2 annotation.id Number Y 어노테이션 ID 0~999999999  
    2-3 annotation.point_count Number Y 어노테이션 포인트 위치 값의 수    
    2-4 annotation.point Array Y 어노테이션 포인트 위치 값    
    3 metadata.model Object Y 모델 메타 데이터    
      3-1 metadata.model.gender String Y 착용자성별   FEMALE, MALE
    3-2 metadata.model.age String Y 착용자연령대   20대, 30대, 40대, 50대, 50대 이상
    3-3 metadata.model.job String Y 착용자직업   producer, nurse, instructor, construction industry, police officer, public institution, public official, teacher, professor, soldier, financial business, reporter, Others, agriculture, simple labor, major company, university student/graduate student, designer, not employed, translator, lawyer, office job, production worker, service job, dubbing artist, firefighter, anchor, child, fishing industry, researcher, sales work, infants, entertainment and sports, athlete, transport business, medical worker, doctor, forestry, writer, manufacturing business, homemaker, youth, livestock industry, cameraman, pilot, accountant
    3-4 metadata.model.type String Y 모델 촬영 형태   front, back, wear
    3-5 metadata.model.usually_size String Y 착용자사이즈   XS, S, M, L, XL
    3-6 metadata.model.body_height Number Y 착용자키 0~999  
    3-7 metadata.model.waist_height Number Y 착용자허리높이 0~999  
    3-8 metadata.model.chest_size_male Number N 착용자가슴둘레(남) 0~999  
    3-9 metadata.model.breast_size_female Number N 착용자가슴둘레(여) 0~999  
    3-10 metadata.model.waist_size Number N 착용자허리둘레 0~999  
    3-11 metadata.model.hip_seize Number N 착용자엉덩이둘레 0~999  
    3-12 metadata.model.back_length Number N 착용자등길이 0~999  
    3-13 metadata.model.shoulders_width Number N 착용자어깨사이길이 0~999  
    3-14 metadata.model.arm_length Number N 착용자팔길이 0~999  
    3-15 metadata.model.weight Number Y 착용자몸무게 0~999  
    4 metadata.clothes Object Y 의류 메타 데이터    
      4-1 metadata.clothes.type String Y 의류카테고리   01outer_01coat, 01outer_02jacket, 01outer_03jumper, 01outer_04cardigan, 02top_01blouse, 02top_02t-shirt, 02top_03sweater, 02top_04shirt, 02top_05vest, 03-1onepiece(dress), 03-2onepiece(jumpsuite), 04bottom_01pants, 04bottom_02skirt
    4-2 metadata.clothes.season String Y 착용계절   spring&fall, summer, winter
    4-3 metadata.clothes.fiber_composition String Y 의류섬유조성(원단정보)   Cotton, Hemp, cellulose fiber Others, Silk, Wool, protein fiber Others, Viscos rayon, regenerated fiber Others, Polyester, Nylon, Polyurethane, synthetic fiber Others
    4-4 metadata.clothes.elasticity String Y 의류신축성정도   none at all, none, contain, contain little, contain a lot
    4-5 metadata.clothes.transparency String Y 의류비침정도   none at all, none, contain, contain little, contain a lot
    4-6 metadata.clothes.isfleece String Y 의류기모여부   fleece_contain, fleece_none
    4-7 metadata.clothes.color String Y 의류색상   Black, White, Gray, Red, Orange, Pink, Yellow, Brown, Green, Blue, Purple, Beige, Mixed
    4-8 metadata.clothes.washing_method String N 물세탁방법   Do Not Washing, Hand Washing30, none, Washing30, Washing40, Washing40_1, Washing60, Washing95
    4-9 metadata.clothes.bleach String N 표백가능여부   Chlorine bleach, Do not chlorine bleach, Oxygen bleach, Do not Oxygen bleach, Any bleach, Do not any bleach, none
    4-10 metadata.clothes.ironing String N 다림질가능여부   Ironing 180~210℃, Ironing 180~210℃ : Place a cloth between the iron and textile, Ironing140~160℃,Ironing140~160℃:Placeaclothbetweentheironandtextile,Ironing80~120℃,Ironing80~120℃:Placeaclothbetweentheironandtextile,Donotlron,none
    4-11 metadata.clothes.drycleaning String N 드라이크리닝가능여부   DO NOT DRYCLEAN, DRYCLEAN, DRYCLEAN : LAUNDRY, DRYCLEAN : petroleum solvent only, none
    4-12 metadata.clothes.wringing String N 짜는방법가능여부   Do not wringing, none
    4-13 metadata.clothes.drying String N 건조방법   Do not tumble dry, Drip dry, Drip dry in shade, Line dry, Line dry in shade, none, Tumble dry
    4-14 metadata.clothes.top_length_type String N 상의길이   crop, nomal, long, long, midi, short
    4-15 metadata.clothes.sleeve_length_type String N 소매길이   sleeveless, short sleeves, long sleeves
    4-16 metadata.clothes.topneck_color_design String N 상의 넥칼라/넥라인 디자인   shirts collar, bow collar, sailor collar, shawl collar, polo collar, Peter Pan collar, tailored collar, Chinese collar, band collar, hood, round neck, U-neck, V-neck, halter neck, off shoulder, one shoulder, square neck, turtle neck, boat neck, cowl neck, sweetheart neck, no neckline, Others
    4-17 metadata.clothes.topsleeve_design String N 상의 소매 디자인   basic sleeve, ribbed sleeve, shirt sleeve, puff sleeve, cape sleeve, petal sleeve, Others
    4-18 metadata.clothes.pants_silhouette String N 팬츠 실루엣   skinny, normal, wide, loose, bell-bottom, Others
    4-19 metadata.clothes.skirt_design String N 스커트 타입   A-line and bell line, mermaid line, Others
    4-20 metadata.top.front_length Number N 상의앞길이 0~999  
    4-21 metadata.top.chest_size Number N 상의가슴둘레 0~999  
    4-22 metadata.top.waist_size Number N 상의허리둘레 0~999  
    4-23 metadata.top.hem_size Number N 상의밑단둘레 0~999  
    4-24 metadata.top.shoulder_width Number N 상의어깨너비 0~999  
    4-25 metadata.top.sleeve_length Number N 상의소매길이 0~999  
    4-26 metadata.top.sleeve_cuff_size Number N 상의소매부리둘레 0~999  
    4-27 metadata.pants.pants_length Number N 팬츠바지길이 0~999  
    4-28 metadata.pants.waist_size Number N 팬츠허리둘레 0~999  
    4-29 metadata.pants.hip_size Number N 팬츠엉덩이둘레 0~999  
    4-30 metadata.pants.front_rise_length Number N 팬츠앞밑위길이 0~999  
    4-31 metadata.pants.back_rise_length Number N 팬츠뒤밑위길이 0~999  
    4-32 metadata.pants.inner_seam_length Number N 팬츠안솔기길이 0~999  
    4-33 metadata.pants.pants_waist_size Number N 팬츠바지부리둘레 0~999  
    4-34 metadata.skirt.length Number N 스커트길이 0~999  
    4-35 metadata.skirt.waist_size Number N 스커트허리둘레 0~999  
    4-36 metadata.skirt.hip_size Number N 스커트엉덩이둘레 0~999  
    4-37 metadata.skirt.hem_size Number N 스커트밑단둘레 0~999  
    4-38 metadata.dress.front_length Number N 드레스앞길이 0~999  
    4-39 metadata.dress.chest_size Number N 드레스가슴둘레 0~999  
    4-40 metadata.dress.waist_size Number N 드레스허리둘레 0~999  
    4-41 metadata.dress.hip_size Number N 드레스엉덩이둘레 0~999  
    4-42 metadata.dress.hem_size Number N 드레스밑단둘레 0~999  
    4-43 metadata.dress.shoulder_width Number N 드레스어깨너비 0~999  
    4-44 metadata.dress.sleeve_length Number N 드레스소매길이 0~999  
    4-45 metadata.dress.cuff_size Number N 드레스소매부리둘레 0~999  
    4-46 metadata.jumpsuit.front_length Number N 점프수트앞길이 0~999  
    4-47 metadata.jumpsuit.inner_seam_length Number N 점프수트안솔기길이 0~999  
    4-48 metadata.jumpsuit.chest_size Number N 점프수트가슴둘레 0~999  
    4-49 metadata.jumpsuit.waist_size Number N 점프수트허리둘레 0~999  
    4-50 metadata.jumpsuit.hip_size Number N 점프수트엉덩이둘레 0~999  
    4-51 metadata.jumpsuit.shoulder_width Number N 점프수트어깨너비 0~999  
    4-52 metadata.jumpsuit.sleeve_length Number N 점프수트소매길이 0~999  
    4-53 metadata.jumpsuit.cuffs_size Number N 점프수트소매부리둘레 0~999  
    4-54 metadata.jumpsuit.front_rise_length Number N 점프수트앞밑위길이 0~999  
    4-55 metadata.jumpsuit.back_rise_length Number N 점프수트뒤밑위길이 0~999  
    4-56 metadata.jumpsuit.pants_waist_size Number N 점프수트바지부리둘레 0~999  
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※ 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.

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