인기 면 요리 분류

1. 주최

경희대학교 AI 실전연구프로젝트

최대 720x720 크기의 면 음식 사진을 보고 라면/물냉면/비빔냉면/쫄면/칼국수/콩국수를 구분하는 Task

기존 공개된 이미지 데이터베이스(ImageNet 등)에서 다루지 않은 국내 특화 서비스 및 데이터 개방을 위한 고유의 특성을 가진 이미지 데이터의 구축하여, 한식 등 국내 특화 시각지능기술 및 서비스 개발을 도모한다.
한국 음식 인식성능의 강화를 통해, 식사 및 영양 정보를 확인, 개인의 건강관리를 보조할 수 있는 헬스케어 서비스를 만들어 볼 수 있는 기회를 제공한다.(특히 배달로 자주 시켜먹거나 간단히 조리가능하며 칼로리가 높은 “면 요리”로 지정)

사람은 면 요리를 쉽게 판단할 수 있다.

예를 들면, 물냉면과 칼국수를 면의 종류, 두께, 국물의 맛등을 토대로 쉽게 판별이 가능하다.

하지만 냄새, 맛을 느낄 수 없고 바라볼 수만 있는 컴퓨터는 면 요리를 올바르게 구분할 수 있을까??

시각적 자료로만 올바르게 판단 할 수 있다면,

이는 "Multi Model Task에서 시각 정보가 가장 중요하다는 가설을 뒷받침 할 수 있지 않을까?" 라는

생각이 들어 해당 데이터 셋을 고르게 되었고, 그 중에서 공적인 배경에 해당하는 건강 관리를 위해,

면 요리를 택하게 되었습니다.

데이터 유형 : 이미지

데이터 형식 : JPG

※ 기존의 원천 데이터는 한국 음식을 대분류(구이, 국, 김치, 나물, 면, 볶음등)으로 구분하고 소분류로 나누어

각 1000개의 훈련데이터를 가지고 있습니다.

하지만 원본 데이터가 약 30GB로 매우 크고, 대분류 → 소분류로 이어지는 Multi Classification을 하기에

Class 종류가 100가지가 넘어가기 때문에 난이도를 조절하기 위해, 제가 좋아하는 “면” 종류 중에서

라면/물냉면/비빔냉면/쫄면/칼국수/콩국수를 분류해내는 Task를 구축했습니다.

데이터 전처리에 드는 시간을 줄이기 위해, 베이스 코드를 실행하면 자동으로 데이터를 다운로드 받고

이미지와 Label를 가져와 훈련을 위한 데이터셋으로 구축이 되도록 구성하였습니다.

이로 인해 사용자는 모델이나 Configuration만 변경하면서 훈련이 가능하도록 구성되어 있습니다.

기존 Task나, 원본 데이터의 자세한 내용은 데이터 설명을 참고해주세요.

데이터 출처 : AI HUB

이미지를 통해 라면/물냉면/비빔냉면/쫄면/칼국수/콩국수를 분류하는 “Multi Classification이므로 Top1- Accuracy”를 채점합니다.