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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.1 2023-10-30 데이터 최종 개방 1.0 2023-07-31 데이터 개방(Beta Version) 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2024-06-18 샘플데이터 수정 2023-12-08 산출물 전체 공개 2023-08-21 메타데이터-데이터구축량 수정 소개
연도별 대표 패션 이미지와 사람들의 선호도를 매칭한 데이터
구축목적
추후 e-commerce 등 추천 시스템, 패션 트렌드 사이클 파악에 활용
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메타데이터 구조표 데이터 영역 영상이미지 데이터 유형 이미지 데이터 형식 txt 데이터 출처 직접촬영 라벨링 유형 의류 세그멘테이션, 2D 키포인트 라벨링 형식 JSON 데이터 활용 서비스 가상피팅서비스 등 데이터 구축년도/
데이터 구축량2022년/총 410,409장 이미지 -
제품 및 제품 착용 카테고리 장 % 제품 및 제품 착용 아우터 코트 120,771 30.19% 베스트 가디건 재킷 점퍼 패딩 상의 블라우스 119,580 29.90% 티셔츠 스웨터 셔츠 하의 팬츠 79,305 19.83% 스커트 원피스 드레스 80,329 20.08% 점프수트 합계 399,985 100% 모델(기본의상착용) 10,424 총합계 410,409 -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드모델 학습
1. 사람 관절 추정 모델
- Simple Baseline 모델을 활용하여 쉐이프리스 의류 및 포즈 데이터로부터 사람의 신체 관절인 키포인트(목, 오른쪽 어깨, 왼쪽 손목 등)를 예측하고 각 키포인트들의 관련성을 찾아 사람의 자세를 추정함.
- Simple Baseline 모델은 top-down 방식으로 영상 속에서 사람을 detection한 후, 해당 영역에 대하여 사람의 신체 관절 키포인트를 추정하는 방식에 해당함.
- ResNet과 세 개의 deconvolution layer의 조합으로 이루어진 모델로, 단순한 network architecture를 가지면서도 높은 정확도를 나타냄.
- 쉐이프리스 의류 및 포즈 데이터의 bounding box 라벨링 정보를 통해 사람의 영역을 얻은 후 Simple Baseline 모델을 활용하여 사람의 신체 관절인 키포인트를 추출하여 아래의 그림과 같이 skeleton을 완성함
2. 객체 윤곽 검출 모델
- 여러 Augmented-CE2P 프레임워크로 구성된 Self-Correction Human Parsing(SCHP)모델을 통해 순환 학습 과정을 이용해 라벨을 자가적으료 교정해 주는 객체 윤곽 검출 모델
- 기존 모델들의 고질적 문제인 Label Noise를 순환 학습 과정을 통해 극복
- Augmented-CE2P 프레임워크는 카테고리 segmentation을 수행하는 Parsing branch 모듈과 카테고리와 상관없이 테두리를 생성하는 Edge branch 모듈과 두 모듈을 합치는 Fusion 모듈로 구성
- SCHP는 점차적으로 모델을 교정해주는 Model Aggregation과 점진적으로 안정적인 라벨을 업데이트 시켜주는 Label Refinement 프로세스로 구성
그림 Augmented-CE2P 프레임 워크 구조
그림 Self-Correction Human Parsing (SCHP) 파이프라인
모델 활용
- 본 과업을 통해 구축한 쉐이프리스 의류 및 포즈 데이터셋과 AI 모델을 활용하여 가상 피팅, 패션 에디팅 및 버추얼 휴먼 분야에 접목이 가능함.
1) 온오프라인 의류 쇼핑몰에서 구매 이전에 소비자가 가상의 공간에서 옷을 착용하여 옷에 대한 착용감을 확인할 수 있음
2) 사용자가 착용중인 옷의 디자인을 수정하고 싶은 경우 옷의 영역을 인식하여 가상으로 디자인을 수정하고 확인할 수 있음
3) 현재 광고 및 마케팅 분야에서 연구가 활발한 버추얼 휴먼을 생성하는 과정에서 다양한 착장을 선택하도록 활용할 수 있음 -
데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 객체 윤곽 검출 성능 Object Detection Augmented-CE2P mAP 59 % 85.22 % 2 사람 관절 위치 추정 성능 Estimation Simple Baseline mAP 78 % 98.11 %
※ 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-json형식
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-데이터 구성데이터 구성 Key Description Type Child Type { 문서 jsonAray jsonobject info 파일정보 string [ 문서 jsonAray jsonobject description 과제명 string copyright 저작도구 string create_date 파일생성일 string id 액세서리 구분 번호_각도 string accessory_id 액세서리 구분자 string model_id 모델 일련번호 string image 이미지 정보 jsonAray jsonobject path 이미지 경로 string width 이미지 넓이 string height 이미지 높이 string angle 촬영 각도 string pose 포즈 string } 문서 jsonAray jsonobject segmentation_class 세그멘테이션 구분 string Background 배경 string Face 얼굴 string Left-arm 왼팔 string Right-arm 오른팔 string Left-leg 왼다리 string Right-leg 오른다리 string Normal_top 기본의상 상의 string Normal_bottom 기본의상 하의 string Coat 코트 string jacket 자켓 string Jumper 점퍼 string Padding 패딩 string vest 조끼 string Cardigan 가디건 string Blouse 블라우스 string Top 톱 string T-shirt 티셔츠 string shirts 셔츠 string Sweater 스웨터 string Pants 바지 string Skirt 치마 string Dress 드레스 string jumpsuit 점프수트 string keypoint_class 키포인트 구분 string Nose 코 string Left_eye 왼 쪽 눈 string Right_eye 오른 쪽 눈 string Left_ear 왼 쪽 귀 string Right_ear 오른 쪽 귀 string Left_shoulder 왼 어꺠 string Right_shoulder 오른 어깨 string Left_elbow 왼 발꿈치 string Right_elbow 오른 발꿈치 string Left_wrist 왼 손목 string Right_wrist 오른 손목 string Left_hip 왼쪽 골반(엉덩이) string Right_hip 오른쪽 골반(엉덩이) string Left_knee 왼 무릎 string Right_knee 오른 무릎 string Left_ankle 왼 발목 string Right_ankle 오른 발목 string ] 문서 jsonAray jsonobject annotation 어노테이션 정보 string segmentation_class[].segmentation 세그멘테이션 정보 nunber keypoint 키포인트 정보 nunber -실제 예시
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}어노테이션 포멧
1) 제품 착용 라벨 어노테이션 포멧어노테이션 포멧 구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고 1 info object 데이터셋 정보 1-1 description string Y 과제명 k-deep-fashion data 1-2 copyright string Y 저작도구 sweetk 1-3 create_date string Y 생성일 2022.01.01.~2022.12.31 1-4 id string Y 모델아이디_포즈넘버_의류번호_각도 M001_P01_0001_1~M999_P20_9999_9 1-5 model_id string Y 모델아이디 M001~M999 1-6 cloth_id string Y 의류아이디 C0001~C9999 1-7 image string Y 이미지 정보 1-7-1 path string Y 이미지 경로 1-7-2 width string Y 이미지 넓이 2688 이상 1-7-3 height string Y 이미지 높이 4032 이상 1-7-4 angle string Y 촬영 각도 정면, 좌45도, 우45도, 후면 1-7-5 pose string Y 포즈 정보 P01~P20 1-8 segmentation_class string Y 세그멘테이션 구분 'Background', 'Face', 'Left-arm', 'Right-arm', 'Left-leg', 'Right-leg', 'Normal_top', 'Normal_bottom', 'Coat', 'jacket', 'Jumper', 'Padding', 'vest', 'Cardigan', 'Blouse', 'Top', 'T-shirt', 'shirts', 'Sweater', 'Pants', 'Skirt', 'Dress', 'jumpsuit' 1-9 keypoint_class string Y keypoint class 'Nose', 'Left_eye', 'Right_eye', 'Left_ear', 'Right_ear', 'Left_shoulder', 'Right_shoulder', 'Left_elbow', 'Right_elbow', 'Left_wrist', 'Right_wrist', 'Left_hip', 'Right_hip', 'Left_knee', 'Right_knee', 'Left_ankle', 'Right_ankle' 2 annotation object 2-1 sementation number Y 2-2 keypoint number Y 2) 제품 라벨 어노테이션 포멧
제품 라벨 어노테이션 포멧 구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고 1 info object 데이터셋 정보 1-1 description string Y 과제명 k-deep-fashion data 1-2 copyright string Y 저작도구 sweetk 1-3 create_date string Y 생성일 2022.01.01.~2022.12.31 1-4 id string Y 모델아이디_포즈넘버_의류번호_각도 M000_P00_0001_1~M999_P20_9999_9 1-5 cloth_id string Y 의류아이디 C0000~C9999 1-6 image string Y 이미지 정보 1-6-1 path string Y 이미지 경로 1-6-2 width string Y 이미지 넓이 2688 이상 1-6-3 height string Y 이미지 높이 4032 이상 1-6-4 angle string Y 촬영 각도 정면, 좌45도, 우45도, 후면 1-7 segmentation_class string Y 세그멘테이션 구분 'Background', 'Face', 'Left-arm', 'Right-arm', 'Left-leg', 'Right-leg', 'Normal_top', 'Normal_bottom', 'Coat', 'jacket', 'Jumper', 'Padding', 'vest', 'Cardigan', 'Blouse', 'Top', 'T-shirt', 'shirts', 'Sweater', 'Pants', 'Skirt', 'Dress', 'jumpsuit' 1-8 keypoint_class string Y keypoint class 'Nose', 'Left_eye', 'Right_eye', 'Left_ear', 'Right_ear', 'Left_shoulder', 'Right_shoulder', 'Left_elbow', 'Right_elbow', 'Left_wrist', 'Right_wrist', 'Left_hip', 'Right_hip', 'Left_knee', 'Right_knee', 'Left_ankle', 'Right_ankle' 2 annotation object 2-1 sementation number Y 2-2 keypoint number Y 3) 모델 라벨 어노테이션 포멧
모델 라벨 어노테이션 포멧 구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고 1 info object 데이터셋 정보 1-1 description string Y 과제명 k-deep-fashion data 1-2 copyright string Y 저작도구 sweetk 1-3 create_date string Y 생성일 2022.01.01.~2022.12.31 1-4 id string Y 모델아이디_포즈넘버_의류번호_각도 M000_P00_0001_1~M999_P20_9999_9 1-5 model_id string Y 모델아이디 M000~M999 1-6 cloth_id string Y 의류아이디 C0000~C9999 1-7 image string Y 이미지 정보 1-7-1 path string Y 이미지 경로 1-7-2 width string Y 이미지 넓이 2688 이상 1-7-3 height string Y 이미지 높이 4032 이상 1-7-4 angle string Y 촬영 각도 정면, 좌45도, 우45도, 후면 1-7-5 pose string Y 포즈 정보 P01~P20 1-8 segmentation_class string Y 세그멘테이션 구분 'Background', 'Face', 'Left-arm', 'Right-arm', 'Left-leg', 'Right-leg', 'Normal_top', 'Normal_bottom', 'Coat', 'jacket', 'Jumper', 'Padding', 'vest', 'Cardigan', 'Blouse', 'Top', 'T-shirt', 'shirts', 'Sweater', 'Pants', 'Skirt', 'Dress', 'jumpsuit' 1-9 keypoint_class string Y keypoint class 'Nose', 'Left_eye', 'Right_eye', 'Left_ear', 'Right_ear', 'Left_shoulder', 'Right_shoulder', 'Left_elbow', 'Right_elbow', 'Left_wrist', 'Right_wrist', 'Left_hip', 'Right_hip', 'Left_knee', 'Right_knee', 'Left_ankle', 'Right_ankle' 2 annotation object 2-1 sementation number Y 2-2 keypoint number Y 4) 페어 어노테이션 포멧
페어 어노테이션 포멧 구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고 1 from string Y 제품 이미지 경로 2 to string Y 모델 이미지 경로 3 result string Y to의 모델이 from 제품을 착용한 이미지 경로 5) 모델 메타데이터 어노테이션 포멧
모델 메타데이터 어노테이션 포멧 구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 1 model_id string Y 모델아이디 M000~M999 2 gender string Y 모델 성별 M, F 3 age string Y 모델 나이 0~99 4 size string Y 모델 의류 사이즈 S, M, L 5 model_weight string Y 모델 몸무게 (KG 단위 표기, 소수점 한자리까지) 0.0~999.0 6 model_height string Y 모델 키 (mm 단위 표기) 0.0~9999.0 7 model_bust string Y 모델 가슴둘레 (mm 단위 표기) 0.0~9999.0 8 model_waist string Y 모델 허리둘레 (mm 단위 표기) 0.0~9999.0 9 model_hip string Y 모델 엉덩이둘레 (mm 단위 표기) 0.0~9999.0 10 model_shoulder string Y 모델 어깨너비 (mm 단위 표기) 0.0~9999.0 11 model_arm string Y 모델 팔길이 (mm 단위 표기) 0.0~9999.0 6) 포즈 메타데이터 구성요소
포즈 메타데이터 구성요소 구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고 1 pose_id Y 포즈아이디 P01~P20 2 pose_nm string Y 포즈 설명 차렷(편하게 바로 선 자세), 기본 모델 포즈(짝다리에 한손 허리), 만세(두 손을 올려 만세), 팔짱(혼자 팔짱을 끼고 선 자세), 손인사(인사하며 손 흔드는 자세), 양손허리(팔꿈치가 몸통에서 떨어진 자세), 걷기(걷는 모습), 다리 벌리기(다리를 최대한 벌린 포즈), 양팔 벌리기(양팔을 벌려 의류를 정확히 보여줌), 돌아보기(고개를 돌려 보는 자세), 원 그리기(두팔을 올려 원 그리기), 줍는 자세(바닥의 물체를 줍기 위해 숙인 자세), 스트레칭(오른팔을 머리 위로 넘긴 옆구리 운동 자세), 밀기(두 팔로 미는 자세), 안내 자세(방향을 안내하는 자세), 청소 자세(대걸레질 하는 자세), 배낭 메기(양손을 어깨에 붙인 자세), 계단 오르기(계단에 한쪽 다리 올리기), 다리 올리기(의자에 다리를 올린 자세), 의자에 앉기(의자에 앉기) 7) 의류 메타데이터 어노테이션 포멧
의류 메타데이터 어노테이션 포멧 구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고 1 cloth_id string Y 의류아이디 C0001~C9999 2 cloth_type1 string Y 의상 유형 3 cloth_type2 string Y 의상 카테고리 아우터, 상의, 하의, 원피스 4 cloth_style string N 의상 스타일 클래식, 매니쉬, 오리엔탈, 모던, 컨트리, 스포티, 힙합, 캐주얼 5 cloth_color string N 의상 색상 블랙, 화이트, 그레이, 레드, 핑크, 오렌지, 베이지, 브라운, 옐로우, 그린, 카키, 민트, 블루, 네이비, 스카이블루, 퍼플, 라벤더, 와인, 네온, 골드, 멀티컬러 6 cloth_fit string N 의상 핏 노멀, 루즈, 오버사이즈, 하이브리드, 와이드 7 cloth_length string N 의상 길이 크롭, 노멀, 롱, 미니, 쇼트, 반/중간, 미디, 발목 길이, 발 덮는 길이 -
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수행기관(주관) : ㈜메트릭스
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 서라벌 02-6244-0773 [email protected] 업무총괄 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 알토비전 이미지 가공 스위트케이 모델링 오피니언라이브 품질관리 데이터 관련 문의처
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리눅스 OS 계열에서 다운로드 받으시길 권장하며 윈도우에서 파일 다운로드 시 wsl(리눅스용 윈도우 하위 시스템) 설치가 필요합니다.
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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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