이미지에서 객체 라벨 인식

1. 데이터 소개

• 본 데이터는 일상에서 자주 접할수 있는 상품을 인식 하는 데이터임

• 데이터를 활용한 상품 인식 능력 향상을 통해 스마트 물류 시스템 구축에 이바지    

•  같은 분류에 속하는 제품이라도 수많은 세부 분류 및 브랜드가 존재      

• 상품의 세부 분류를 구별 할수 있는 인공지능 개발을 통해 무인 시스템 및

스마트 물류, 상품 분류 로봇에 사용될 수 있음

1. 데이터 구성

•    총 데이터는 121, 631장으로 단일객체 60,674, 다중 객체 60,984장으로    이루어짐

• 이미지와 라벨이 1쌍으로 구성(이미지: jpg, 라벨: json)

• 라벨은 각 이미지의 정보를 가지고 있고 bbox를 이용해 객체의 범위를 지정

• bbox 영역의 대한 박스로 , x_min, y_min, x_max, y_max 좌표로 구성

1. 평가방식

•   성능 측정은 mAP를 사용해 진행합니다

•   정답의 영역과 예측된 영역의 교집합 을 수치화 합니다