본 경진대회는 AI Hub에서 제공하는 가축 행동 영상 데이터셋을 활용합니다. (다운로드 링크)
제공된 데이터셋은 가축 행동 데이터로 소와 돼지 2개 클래스로 구성된 이미지(jpg) 데이터입니다.
한 이미지 내에 다수의 객체(소 또는 돼지)가 존재하며, Bounding box 정보를 json 파일로 되어있습니다.
본 데이터는 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원이 지원하는 '인공지능 학습용 데이터 구축사업'으로 구축된 데이터입니다.
본 데이터는 AI HUB의 다운로드 규정에 의거하여 대한민국 국민에게만 제공됨을 안내드립니다.
학습 데이터는 Training 폴더에 위치하며 bbox 정보가 레이블링 되어있는 데이터([원천]소_bbox.zip, [라벨]소_bbox.zip, [원천]돼지_bbox.zip, [라벨]돼지_bbox.zip)만 활용합니다.
[원천]소_bbox.zip : 소 이미지 파일
[라벨]소_bbox.zip : 소 어노테이션 파일
[원천]돼지_bbox.zip : 돼지 이미지 파일
[라벨]돼지_bbox.zip : 돼지 어노테이션 파일
이미지와 어노테이션 데이터는 파일 이름을 기준으로 매칭됩니다.
이미지 파일 livestock_cow_bbox_000001.jpg 의 어노테이션 정보 : livestock_cow_bbox_000001.json
Json 파일에는 이미지의 간단한 정보와 객체 bbox 정보가 기록되어 있습니다.
“categories” 값과 “annotations” 리스트의 “category_id” 값은 소, 돼지 클래스와 무관하며 사용하지 않습니다.
카테고리 정보는 AI Hub 데이터셋 형식에 따라 소와 돼지로 자유롭게 구분하시면 됩니다.
import json
with open('DATASET/train/cow_label/livestock_cow_bbox_000001.json', 'r') as f:
json_data = json.load(f)
label_info = json_data['label_info']
image_name = label_info['image']['file_name'] # 이미지 파일명
image_width = label_info['image']['width'] # 이미지 넓이
image_height = label_info['image']['height'] # 이미지 높이
annotations = label_info['annotations']
for annot in annotations:
x1, y1, x2, y2 = annot['bbox'] # 객체 1개의 bbox 위치 좌표
검증 데이터는 Validation 폴더에 위치한 이미지 데이터([원천]소_bbox.zip, [원천]돼지_bbox.zip)를 활용합니다.
※검증 데이터 중에서 livestock_cow_bbox_014379.jpg 파일은 객체 어노테이션 정보가 없기 때문에 사용하지 않습니다.※
참가자분들은 위 파일을 제외한 소, 돼지 총 2057개 평가 샘플에 대한 검출 결과를 제출 형식에 맞게 기록하여 제출하시면 됩니다.
mAP 계산을 위해 모델이 출력한 모든 Confidence score에 따른 객체 정보를 아래 형식에 맞게 제출해주시면 됩니다.
제출 파일은 csv 형식으로 총 7개 열을 갖도록 구성해야합니다.
컬럼 정보는 다음과 같습니다.
ImageID : 확장자를 포함한 이미지 파일명
LabelName : 클래스 이름("pig" 또는 “cow”)
Conf : Confidence score(0~1)
XMin : 검출 경계상자 좌상단 x 좌표
XMax : 검출 경계상자 우하단 x 좌표
YMin : 검출 경계상자 좌상단 y 좌표
YMax : 검출 경계상자 우하단 y 좌표
ImageID | LabelName | Conf | XMin | XMax | YMin | YMax |
livestock_pig_bbox_000000.jpg | pig | 0.99999 | 10 | 20 | 10 | 20 |
livestock_pig_bbox_000000.jpg | pig | 0.88888 | 30 | 40 | 30 | 40 |
… |
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livestock_cow_bbox_000002.jpg | cow | 0.55555 | 50 | 60 | 50 | 60 |
본 대회는 하나의 모델이 소와 돼지를 모두 검출 및 분류 할 수 있는 단일 모델 개발을 목적으로합니다.
따라서 소 검출 모델, 돼지 검출 모델을 개별적으로 만들어 제출한 스코어는 인정되지 않습니다.
AI Hub 에서 제공한 데이터셋 구조는 소와 돼지 클래스가 폴더 별로 구분 되어있고, 파일명에 클래스의 이름(pig, cow)이 표기되어 있습니다.
이와 같은(폴더명, 파일명) 정보를 이용해 추론된 클래스를 정답 클래스로 변경할 경우 부정행위로 스코어가 인정되지 않습니다.