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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
패션 분야에서 사용되는 다양한 패턴과 의류 정보를 매칭한 데이터
구축목적
추후 AR/VR 기술 융합 메타버스, 새로운 패턴 생성에 활용
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메타데이터 구조표 데이터 영역 영상이미지 데이터 유형 이미지 데이터 형식 세그멘테이션(2D폴리곤) 데이터 출처 직접촬영(크라우드소싱) 라벨링 유형 세그멘테이션(2D폴리곤) 라벨링 형식 JSON 데이터 활용 서비스 가상피팅서비스 등 데이터 구축년도/
데이터 구축량2022년/총 415,038장 이미지 -
1차 경로 2차 경로 3차 경로 파일 포맷 구축 수량 (패턴) 상품 상의 animal .json 16,180 artifact .json 17,423 check .json 22,192 dot .json 6,913 etc .json 62,365 etcnature .json 16,716 geometric .json 15,328 plants .json 31,960 stripe .json 49,087 symbol .json 16,878 하의 animal .json 4,320 artifact .json 1,384 check .json 16,917 dot .json 8,271 etc .json 25,014 etcnature .json 288 geometric .json 19,296 plants .json 65,640 stripe .json 18,357 symbol .json 504 총 수량 415,033 -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드[학습 모델 개요]
● 다양한 디자인의 의류를 상의/하의로 구분하고 각각 10개의 디자인 패턴으로 구분하여 의류 단독 데이터와 착용 데이터를 교차 학습시켜 인체와 의류 구분 및 의류의 패턴을 식별하도록 모델 개발
● 모델 학습은 MASK-RCNN을 알고리즘을 사용하여 학습
● MASK-RCNN(Regional Convolution Neural Network)은 객체탐지와 명확한 물체 마킹 및 분류를 위한 프레임워크로 주로 사용
[모델학습]
● 모델 학습은 상의/하의 각각 10개 Category로 구분 된 총 20종류의 의류 패턴 데이터를 8:1:1의 비율로 분리 한 후 학습 수행Category Train Test Validation 수량 % 수량 % 수량 % 상의 animal 12,944 80 1,618 10 1,618 10 artifcat 13,938 80 1,743 10 1,742 10 check 17,753 80 2,220 10 2,219 10 dot 5,530 79.99 692 10.01 691 10 etc 49,892 80 6,237 10 6,236 10 etcnature 13,372 80 1,673 10.01 1,671 10 geometric 12,262 80 1,534 10.01 1,532 9.99 plants 25,568 80 3,196 10 3,196 10 stripe 39,269 80 4,910 10 4,908 10 symbol 13,502 80 1,689 10.01 1,687 10 하의 animal 3,456 80 432 10 432 10 artifcat 1,107 79.99 139 10.04 138 9.97 check 13,533 80 1,693 10.01 1,691 10 dot 6,616 79.99 828 10.01 827 10 etc 20,011 80 2,502 10 2,501 10 etcnature 230 79.86 30 10.42 28 9.72 geometric 15,436 80 1,931 10.01 1,929 10 plants 52,512 80 6,564 10 6,564 10 stripe 14,685 80 1,837 10.01 1,835 10 symbol 403 79.96 51 10.12 50 9.92 [서비스 활용 시나리오]
● 구축한 모델은 사용자 이미지에 대한 의류 탐지 및 착용 의류 패턴 구분에 활용 가능
● 사용자 착용 의류 탐지
● Polygon 라벨링 데이터를 학습한 모델은 사용자의 의류 착용 사진에서 의류와 사용자의 신체를 상세하게 구분 가능
● 착용 의류 디자인 패턴 구분
● 탐지 된 의류의 디자인 패턴을 사전에 학습한 상의/하의 각각 10 디자인 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 패턴 분류 성능 Image Classification mmdetection/MASK R-CNN AccuracyTop-1 60 % 90.22 % 2 패턴 세그멘테이션 성능 Object Detection mmdetection/MASK R-CNN mAP@IoU 0.5 55.4 % 93.52 %
※ 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<데이터 설명>
패턴이 있는 의류 1벌 당 총 72장의 이미지를 촬영하여 폴리건 가공함
- 36장: 모델이 의류를 착용한 상태로 각도 10도당 1장씩 촬영
- 36장: 마네팅에 의류를 착용시킨 상태로 각도 10도당 1장씩 촬영
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1813.6266692723766,
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1790.5544431452563,
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1783.4130398201942,
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1758.6927975411363,
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1747.925758681813,
651.2808773110683,
1740.7843553567527,
654.5769096149434,
1732.5442745970668,
655.6755870495672,
1725.4028712720046,
662.2676516573156,
1720.4588228161938,
666.6623613958163,
1713.3174194911317,
672.7050872862528,
1707.274693600697,
680.395829328625,
1701.7813064275724,
687.5372326536872,
1696.2879192544478,
693.0306198268117,
1690.7945320813233,
699.0733457172464,
1684.7518061908886,
704.566732890371,
1678.1597415831384,
709.5107813461836,
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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:OCR, 1:객체인식 1-6 dataset.type number Y 데이터셋 타입 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 object Y 어노테이션 정보 2-1 annotation.type string Y 어노테이션 라벨링 기법 2-2 annotation.id number Y 어노테이션 식별자 0~999999999 2-3 annotation.point_count number Y 어노테이션 포인트 위치 값의 수 2-4 annotation.point number Y 어노테이션 포인트 위치 값 3 metadata object Y 메타 데이터 3-1 metadata.category string Y 어노테이션 의류 카테고리 01top(t-shirts)_, 02top(others)_, 03bottom_, 04-1onepiece(dress)_, 04-2onepiece(jumpsuite)_, 05outer 3-2 metadata.motive_pattern string Y 의류패턴정보 01check, 02stripe, 03plants, 04etc nature, 05symbol, 06dot, 07geometric, 08aniaml, 09artifact, 10etc 3-3 metadata.photographing_form string Y 촬영유형 중 사용자착용 or 의류단독 유무 model, clothes 3-4 metadata.shooting_angle number Y 촬영각도(10도 단위) 0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120, 130, 140, 150, 160, 170, 180, 190, 200, 210, 220, 230, 240, 250, 260, 270, 280, 290, 300, 310, 320, 330, 340, 350 3-5 metadata.pattern_expression string N 패턴표현기법 knitting,dyeing, stamping, cut-out, beading, sequined, applique, patchwork, embroidery, burn-out 3-6 metadata.color string N 컬러 Black, White, Gray, Red, Orange, Pink, Yellow, Brown, Green, Blue , Purple, Beige, mixed 3-7 metadata.arrange string N 배열방법 regular, irregular, fixed 3-8 metadata.size string N 크기속성 small, medium, large, mixed -
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜메트릭스
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 서라벌 02-6244-0773 seorb@metrix.co.kr 업무총괄 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 ㈜어노테이션에이아이 이미지 가공, 모델링 오피니언라이브 품질관리 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 서라벌 02-6244-0773 seorb@metrix.co.kr
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2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
3. 신청자 소속 증빙 서류 (재직증명서, 재학증명서, 근로계약서 등 택1)
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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.
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