자율주행/자율안전

자율주행/자율안전

데이터셋 구성

객체탐지데이터

  • 세종 교통CCTV에서 수집된 원천데이터와 객체 바운딩 박스 데이터
  • 객체의 위치와 크기, 라벨을 결정하기 위한 목적
  • 자전거, 킥보드, 모노 전동 휠 탑승자도 보행자로 인식

영상 분할 데이터

  • 세종 교통CCTV에서 수집된 원천데이터와 영상분할 지도 데이터
  • 영상에서 도로, 횡단보도, 캡션 등을 구분하기 위한 목적

객체 탐지(Object Detection) 데이터 (1/2)

•원천데이터

  • 해상도: 1920×1080
  • 파일 형식: jpg
  • 수량: 600장

•라벨데이터-1

  • 보행자 객체의 Bounding Box 데이터
  • 데이터 형식
    [라벨] [객체 중심좌표(X)] [객체 중심좌표(Y)] [객체 너비(W)] [객체 높이(H)] 띄어쓰기로 구분
  • 파일 형식: (확장자를 제외한 원천데이터 파일명).txt
  • 라벨 (1592개)
    0 : 보행자

* 객체 중심좌표(X)와 객체 너비(W)는 이미지 가로사이즈로 정규화하고 객체 중심좌표(Y)와 객체 높이(H)는 이미지 세로사이즈로 정규화

객체 탐지 데이터

객체 탐지(Object Detection) 데이터 (2/2)

•원천데이터

  • 해상도: 1920×1080
  • 파일 형식: jpg
  • 수량: 600장

•라벨데이터-2

  • 돌발 상황의 보행자 객체의 Bounding Box 데이터
  • 데이터 형식
    [라벨] [객체 중심좌표(X)] [객체 중심좌표(Y)] [객체 너비(W)] [객체 높이(H)] 띄어쓰기로 구분
  • 파일 형식: (확장자를 제외한 원천데이터 파일명).txt
  • 라벨 (889개)
    0 : 무단횡단 보행자 (84개)
    1 : 횡단보도 보행자 (805개)

* 객체 중심좌표(X)와 객체 너비(W)는 이미지 가로사이즈로 정규화하고 객체 중심좌표(Y)와 객체 높이(H)는 이미지 세로사이즈로 정규화

영상 분할(Image Segmentation) 데이터

•원천데이터

  • 해상도: 최대 1920x1080
  • 파일 형식: jpg
  • 수량: 396장

•라벨데이터

  • 화소마다 라벨 인덱스 값을 가지는 영상 분할 라벨 지도
  • 파일 형식: (확장자를 제외한 원천데이터 파일명).png
  • 라벨
    0 : 배경
    1 : 도로
    2 : 횡단보도
    3 : 캡션

폴더 구조