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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.1 2023-10-30 데이터 최종 개방 1.0 2023-06-14 데이터 개방(Beta Version) 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2023-12-08 산출물 전체 공개 소개
액세서리의 세부 정보와 착용 이미지가 매칭된 데이터
구축목적
추후 AR/VR 기술 융합 메타버스, 액세서리 가상 피팅 서비스에 활용
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메타데이터 구조표 데이터 영역 영상이미지 데이터 유형 이미지 데이터 형식 txt 데이터 출처 직접촬영(크라우드소싱) 라벨링 유형 세그멘테이션(2D폴리곤) 라벨링 형식 JSON 데이터 활용 서비스 가상피팅서비스 등 데이터 구축년도/
데이터 구축량2022년/총 400,000장 이미지 -
구분 구축실적(장) 엑세서리 모자 79,998 안경테 80,014 선글래스 79,972 목걸이 80,044 귀걸이 79,972 합계 40,000 -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드모델 학습
1. 객체 윤곽 검출 모델
- 여러 Augmented-CE2P 프레임워크로 구성된 Self-Correction Human Parsing(SCHP)모델을 통해 순환 학습 과정을 이용해 라벨을 자가적으료 교정해 주는 객체 윤곽 검출 모델
- 기존 모델들의 고질적 문제인 Label Noise를 순환 학습 과정을 통해 극복
- Augmented-CE2P 프레임워크는 카테고리 segmentation을 수행하는 Parsing branch 모듈과 카테고리와 상관없이 테두리를 생성하는 Edge branch 모듈과 두 모듈을 합치는 Fusion 모듈로 구성
- SCHP는 점차적으로 모델을 교정해주는 Model Aggregation과 점진적으로 안정적인 라벨을 업데이트 시켜주는 Label Refinement 프로세스로 구성
그림 2 Augmented-CE2P 프레임 워크 구조
그림 3 Self-Correction Human Parsing (SCHP) 파이프라인
모델 활용
- 본 과업을 통해 구축한 쉐이프리스 의류 및 포즈 데이터셋과 AI 모델을 활용하여 가상 피팅, 패션 에디팅 및 버추얼 휴먼 분야에 접목이 가능함.
1) 온오프라인 의류 쇼핑몰에서 구매 이전에 소비자가 가상의 공간에서 옷을 착용하여 옷에 대한 착용감을 확인할 수 있음
2) 사용자가 착용중인 옷의 디자인을 수정하고 싶은 경우 옷의 영역을 인식하여 가상으로 디자인을 수정하고 확인할 수 있음
3) 현재 광고 및 마케팅 분야에서 연구가 활발한 버추얼 휴먼을 생성하는 과정에서 다양한 착장을 선택하도록 활용할 수 있음 -
데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 액세서리 윤곽 검출 성능 Object Detection Augmented-CE2P mIoU@IoU 0.5 55 % 86.63 %
※ 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 다운로드-json 형식
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-데이터 구성Key Description Type Child Type { 문서 jsonAray jsonobject info 파일정보 string [ 문서 jsonAray jsonobject description 과제명 string copyright 저작도구 string create_date 파일생성일 string id 액세서리 구분 번호_각도 string accessory_id 액세서리 구분자 string model_id 모델 일련번호 string image 이미지 정보 jsonAray jsonobject path 이미지 경로 string width 이미지 넓이 string height 이미지 높이 string angle 촬영 각도 string } 문서 jsonAray jsonobject segmentation_class 세그멘테이션 구분 string Background 배경 string Hat 모자 string Glasses frame 안경테 string Sunglasses 선글래스 string Necklace 목걸이 string Earrings 귀걸이 string ] 문서 jsonAray jsonobject annotation 어노테이션 정보 string segmentation_class[].segmentation 세그멘테이션 정보 nunber -실제예시
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어노테이션 포멧
1) 제품착용 어노테이션 포멧구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고 1 info object 데이터셋 정보 1-1 description string Y 과제명 k-deep-fashion data 1-2 copyright string Y 저작도구 sweetk 1-3 create_date string Y 생성일 2022.01.01.~2022.12.31 1-4 id string Y 액세서리 구분 번호_각도 0001~9999_01~05 1-5 accessory_id string 액세서리 구분자 A0001~A9999 1-6 model_id string 모델 일련번호 M001~M999 1-7 image object Y 이미지 정보 1-7-1 image[].path string Y 이미지 경로 1-7-2 image[].width string Y 이미지 넓이 2688 이상 1-7-3 image[].height string Y 이미지 높이 4032 이상 1-7-4 image[].angle string Y 촬영 각도 정면, 좌45도, 우45도, 좌90도, 우90도 1-8 segmentation_class string Y 세그멘테이션 구분 배경, 모자, 안경테, 선글래스, 목걸이, 귀걸이 2 annotation string 어노테이션 정보 2-1 segmentation_class[].segmentation number Y 2) 제품 라벨 어노테이션 포멧
구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고 1 info object 데이터셋 정보 1-1 description string Y 과제명 k-deep-fashion data 1-2 copyright string Y 저작도구 sweetk 1-3 create_date string Y 생성일 2022.01.01.~2022.12.31 1-4 id string Y 액세서리 구분 번호_각도 0001~9999_01~05 1-5 accessory_id string 액세서리 구분자 A0001~A9999 1-6 image string Y 이미지 정보 1-6-1 image[].path string Y 이미지 경로 1-6-2 image[].width string Y 가로 해상도 2688 이상 1-6-3 image[].height string Y 세로 해상도 4032 이상 1-6-4 image[].angle string Y 촬영 각도 정면, 좌45도, 우45도, 좌90도, 우90도 1-7 segmentation_class string Y 세그멘테이션 구분 배경, 모자, 안경테, 선글래스, 목걸이, 귀걸이 항상 6가지 항목 전체 노출 2 annotation string 어노테이션 정보 2-1 segmentation_class[].segmentation number Y 있는 항목만 노출 3) 액세서리 어노테이션 포멧
구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고 1 accessory_id string Y 액세서리ID A0000~A9999 2 accessory_type1 string Y 액세서리 분류 모자, 안경테, 선글라스, 목걸이, 귀걸이 3 accessory_type2 string Y 액세서리 형태 캡, 베레모, 클로시, 버킷햇, 플로피 해트,비니, 페도라, 보닛, 완전 원형, 동그란 스타일, 스퀘어, 다각형, 비즈형, 체인형, 연결형, 넥밴드, 단순형, 스터드, 드롭, 후프 4 accessory_color string Y 액세서리 색상 블랙, 화이트, 그레이, 레드, 핑크, 오렌지, 베이지, 브라운, 옐로우, 그린, 카키, 민트, 블루, 네이비, 스카이 블루, 퍼플, 와인, 실버, 골드, 로즈골드, 투명, 멀티컬러, 기타 5 accessory_material string Y 액세서리 소재 면, 니트, 퍼, 레이스, 앙고라, 린넨, 코듀로이, 메시, 데님, 실크, 트위드, 스판덱스, 벨벳, 가죽, 울/캐시미어, 시폰, 합성섬유, 라탄, 에나멜, 나무, 진주, 금속, 플라스틱, 금, 은, 플래티넘, 티타늄, 다이아몬드, 기타 6 accessory_print string N 액세서리 프린트 체크, 스트라이프, 호피, 지브라, 도트, 그래픽, 플로럴, 레터링, 타이다이, 페이즐리, 카무플라쥬, 무지, 없음 7 accessory_detail string N 액세서리 디테일 비즈, 단추, 글리터, 니트꽈배기, 패치워크, 체인, 플리츠, 자수, 폼폼, 프릴, 태슬, 러플, 버클, 셔링, 리본, 스팽글, 팬던트, 토글,퀼팅, 프린지, 스트링, 없음 8 accessory_width string N 액세서리 가로길이(mm) 9 accessory_height string N 액세서리 세로길이(mm) 4) 모델 메타데이터 라벨 구성요소
구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고 1 model_id string Y 모델 식별자 M000~M999 2 gender string Y 모델 성별 M, F M : 남자, F : 여자 3 age string Y 모델 나이 0~99 4 head_width string Y 모델 머리폭 0.0~999.9 5 head_height string Y 모델 머리 높이 0.0~999.9 face_height string Y 모델 얼굴 높이 0.0~999.9 6 head_round string Y 모델 머리 둘레 0.0~999.9 7 head_radian string Y 모델 귀구슬아이머리둘레 0.0~999.9 8 eye_width string Y 모델 눈동자간 거리 0.0~999.9 9 ear_height string Y 모델 귀 높이 0.0~999.9 10 ear_width string Y 모델 귀 폭 0.0~999.9 11 neck_round string Y 모델 목 둘레 0.0~999.9 5) 페어 데이터 어노테이션 포멧
구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고 1 from string Y 제품 이미지 경로 2 to string Y 모델이 제품을 착용한 이미지 경로 *프로퍼티 설명(property_name)
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수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 서라벌 02-6244-0773 seorb@metrix.co.kr 업무총괄 수행기관(참여)
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find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"
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