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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.1 2023-06-26 원천데이터, 라벨링데이터 재개방 1.0 2022-07-14 데이터 최초 개방 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2022-10-13 신규 샘플데이터 개방 2022-07-14 콘텐츠 최초 등록 소개
Ego-Vision 관점의 2D, 3D 손움직임으로 1인칭, 3인칭 손동작 이미지 데이터
구축목적
제스처를 포함한 움직임 데이터로부터 행위를 분석 및 사용자의 의도를 파악하여, 손 움직임 동작을 촬영 하고, 라벨링을 통해 실생활에 밀접한 편의기능을 개선하여 사용자에게 필요한 서비스를 제공하는 기술로 발전시키기 위한 구축사업
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메타데이터 구조표 데이터 영역 영상이미지 데이터 유형 이미지 데이터 형식 jpg, png 데이터 출처 자체 수집 라벨링 유형 Keypoints(이미지) BBox(이미지) 라벨링 형식 json, obj 데이터 활용 서비스 AR, VR 서비스 등 데이터 구축년도/
데이터 구축량2021년/1,728,000 -
1. 데이터 구축 규모
- 손 움직임 이미지 데이터 전체 1,728,000 건으로 keypoint, mesh, bbox 데이터
- 2D 이미지 1,008,000 셋(자신의손, 타인의손), 3D 이미지 720,000 셋(상호작용 객체, 행동)으로 전체 4개의 클래스로 구분하여, 각 클래스 100개의 동작으로 전체 400동작의 인공지능 학습용 데이터를 제공
2. 데이터 분포
구분 구분 클래스 데이터 유형 전체 프레임 목표 개수_(A) 구축_(B) 구축율_(B/A) 2D 자신의 손 2D Keypoint 504,000 521,614 103.40% 2D 타인의 손 2D Keypoint 504,000 525 104.10% 3D 상호작용 객체 3D Keypoint, 360,000 380,160 105.60% 3D Mesh, 3D Bbox 3D 행동 3D Keypoint, 360,000 373,724 103.80% 3D Mesh -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드- AR/VR/MR 상용서비스를 준비하는 수요 기업, 산업 기관 등에서 사용할 수 있는 공개 데이터로 활용
- 손 움직임을 인식할 수 있는 AI 기술 및 응용 서비스 개발 및 손 움직임 행동 인식 인공지능 연구를 위한 데이터셋으로 활용
- 산업 현장에서 발생 될 수 있는 위험 상황을 예방하기 위한 AR 기술의 다양한 손동작 인식 서비스 개발에 필요한 공개 데이터로 활용
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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 정적 손동작 분류 Image Classification YOLOv5 mAP 90 % 99.29 % 2 동적 손동작 분류 Image Classification Point-LSTM mAP 90 % 97.55 % 3 객체 분류 Image Classification YOLOv5 mAP 90 % 99.99 %
※ 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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설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드1. 대표도면
- 영상촬영
- keypoint 라벨링 형태
- Mesh 라벨링 형태
2. 라벨링데이터 구성
구분 구분 항목명 타입 필수여부 설명 범위 비고 1 info Object Y 데이터셋정보 1–1 info.name String Y 데이터셋 이름 1–2 info.description String 상세설명 1–3 info.url String URL 1–4 info.date_created String Y 생성일자 yyyy-MM-dd HH:mm 2 actor Object Y 촬영자 정보 2–1 actor.id Number Y 촬영 식별자 2–2 actor.sex String Y 촬영자 성별 M/F 2–3 actor.age Number Y 촬영자 나이 [0~60] 2–4 actor.height Number Y 촬영자 신장 [100~190] cm 3 images Object Y 이미지정보 3–1 images{}.id Number Y 식별자 3–2 images{}.width Number Y 이미지 너비 [0~1920] images{}.height Number Y 이미지 높이 [0~1080] 3–3 images{}.file_name String Y 파일명 images{}.date_created String Y 이미지 촬영일자 yyyy-MM-dd HH:mm 3–4 images{}.frame_num Number Y 프레임번호 [0~1000] 4 annotations Object Y 어노테이션정보 4–1 annotations{}.id Number Y 라벨링 식별자 4–2 annotations{}.image_id Number Y 연관이미지 식별자 4–3 annotations{}.category_id Number Y 클래스 식별자 [0~399] 4–4 annotations{}.category_name String Y 클래스명 4–5 annotations{}.type String Y 라벨링 종류 [keypoint_l, keypoint_r, keypoint_b,
bbox
mesh_l, mesh_r, mesh_b]4–6 annotations{}.data String 라벨링 데이터 키포인트, 바운딩 박스 4–7 annotations{}.file String 라벨링 데이터 파일 경로 3D 메시 3. 라벨링데이터 실제예시
항목 설명 어노테이션 데이터 예시 데이터셋 정보(info) 상세설명,
생성일자 등"info": {
"name": "손 움직임 AI 데이터",
"description": "Ego-Vision 관점의 2D, 3D 손 움직임 데이터",
"url": "https://www.labelon.kr",
"date_created": "2021-12-29 13:54"
},촬영자 정보(actor) 촬영자 성별, 나이, 신장 등 "actor": {
"id": 25,
"sex": "M",
"age": 27,
"height": 170
},이미지 정보(images) 이미지 크기,
촬영 일자,
프레임 번호 등"images": [
{
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"width": 1920,
"height": 1080,
"file_name": "110431_65_rgb.jpg",
"data_created": "2021-11-27 09:37",
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},
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"data_created": "2021-11-27 09:37",
"frame_num": 65
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{
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{
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],어노테이션 정보(annotations) 동작 종류,
라벨링 데이터 등"annotations": [
{
"id": 31864648,
"image_id": 62951423,
"category_id": 265,
"category_name": "컨트롤러 왼쪽 흔들기",
"type": "mesh_b",
"file": "['110431_65_mesh_L.obj', '110431_65_mesh_R.obj']"
},
{
"id": 29770478,
"image_id": 49188672,
"category_id": 265,
"category_name": "컨트롤러 왼쪽 흔들기",
"type": "keypoint_b",
"data": "[[[1282.62, 936.88, 0.0], [1206.74, 852.9, -94.26], [1163.09, 754.83, -151.07], [1147.03, 662.33, -179.69], [1154.57, 585.75, -196.74], [1337.15, 773.46, -205.46], [1400.0, 628.21, -240.67], [1370.43, 563.53, -231.62], [1336.58, 535.08, -217.86], [1405.14, 783.83, -161.46], [1492.22, 620.88, -237.54], [1532.54, 526.61, -259.68], [1569.85, 460.85, -267.07], [1442.38, 789.05, -109.88], [1533.01, 662.19, -166.42], [1595.15, 586.27, -184.48], [1646.76, 532.48, -187.66], [1455.48, 787.99, -59.16], [1535.03, 702.67, -95.65], [1586.43, 658.11, -107.94], [1629.38, 619.83, -111.44]], [[624.27, 880.72, 0.0], [719.7, 815.87, -87.54], [770.99, 740.8, -148.22], [810.64, 658.55, -186.22], [821.2, 581.58, -215.51], [602.63, 704.43, -198.33], [575.06, 557.36, -249.81], [617.98, 511.44, -254.62], [664.4, 502.11, -248.04], [534.05, 705.3, -162.49], [493.75, 551.58, -231.31], [494.55, 451.63, -255.39], [494.79, 379.35, -266.0], [493.66, 706.3, -121.61], [437.09, 578.21, -167.33], [405.18, 495.26, -189.58], [382.3, 432.63, -200.78], [477.58, 710.06, -83.32], [419.37, 629.65, -108.53], [383.17, 578.31, -121.19], [358.16, 535.14, -127.88]]]"
},
{
"id": 31272098,
"image_id": 62358870,
"category_id": 265,
"category_name": "컨트롤러 왼쪽 흔들기",
"type": "bbox",
"data": "[[[1408, 196, 64], [1365, 822, 127], [1035, 209, 66], [1498, 212, 0], [1058, 953, 65], [1048, 228, 2], [1433, 944, 63], [1046, 830, 129]], [[903, 924, 42], [948, 189, 0], [531, 899, 43], [915, 824, 109], [603, 179, 67], [599, 803, 109], [954, 202, 66], [527, 162, 0]]]"
}
] -
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜스위트케이
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 천제민 031-8091-0000 chjemin@sweetk.co.kr 총괄책임 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 ㈜유클리드소프트 ego-vision관점의 2D,3D 손 움직임 데이터의 수집, 구축, 가공, 검수, 모델
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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
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3. 신청자 소속 증빙 서류 (재직증명서, 재학증명서, 근로계약서 등 택1)
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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.