컴퓨터 비전 데이터셋

602명 3,010장의 다인종 인물 시맨틱 세분화 데이터는 다양한 인물 자세,다양한 연령대,다인종,수집 배경을 포함합니다. 라벨링 작업에서는 이어폰,인물,배경,안경에 대해 이미지 컷아웃 라벨링을 적용했습니다. 이 데이터는 인물 분할 및 화상 회의 행동 감지 등 작업에 활용 가능합니다.

3D 실내 공간 고정밀 합성 데이터셋_캡슐은 실제 세계와 유사한 3D 장면 합성 데이터를 포함하며, 카메라 영상, 비디오 시퀀스, 포인트 클라우드 등을 제공합니다. 라벨링 내용에는 카메라 파라미터, 객체 분류·검출·분할, 시간·조명·날씨 메타데이터, 머리·눈·팔·다리의 위치 및 방향 등 인체 자세가 포함됩니다. 자율주행 및 로봇 환경 모델링과 데이터 합성에 활용할 수 있습니다.

1,056명 생체 인식 데이터는 실내 및 실외 환경에서 수집되었으며, 남녀 모두 포함하고 연령 분포는 청소년부터 노년층까지 다양하나 주로 청·중년층으로 구성되어 있습니다. 데이터는 다양한 얼굴 자세, 표정 및 공격 샘플을 포함합니다. 본 1,056명 생체 인식 데이터는 얼굴 인식 결제, 원격 신원 인증, 모바일 얼굴 잠금 해제 등 다양한 응용 분야에 활용될 수 있습니다.

28,565명 다양한 인종의 남녀가 포함된 7종 표정 인식 데이터로, 연령대는 청소년부터 노년까지이며 주로 중·청년층입니다. 각 참여자는 7장의 사진을 제공합니다. 데이터 다양성은 얼굴의 다양한 자세, 여러 표정, 다양한 조명 조건과 여러 장면을 포함합니다. 본 25,998명 다양한 인종 7종 표정 인식 데이터는 얼굴 표정 인식 작업에 활용될 수 있습니다.

23,110명 다인종 인물 다자세 얼굴 데이터셋으로, 황인, 흑인, 백인, 갈색인종, 인도인을 포함합니다. 각 인물당 29장의 이미지가 수집되었으며(28장 다중 조명, 다자세, 다중 장면 사진 + 1장 증명사진), 23,110명 다인종 인물 다자세 얼굴 데이터는 얼굴 인식 관련 작업에 활용할 수 있습니다.

3,919장의 다양한 얼굴 자세 데이터는 1인당 24장의 사진과 9개 세그먼트 동영상이 수집되었으며 수집 환경은 실내 및 실외를 포함합니다. 이 데이터는 얼굴 검출,얼굴 인식 및 기타 작업에 활용할 수 있습니다.

2,769명의 유럽 감시 장면 Re-ID 데이터는 남성과 여성 모두를 포함하며, 인종 분포는 백인, 흑인, 황인으로 구성되어 있습니다. 연령 분포는 아동부터 노년층까지 다양합니다. 데이터 다양성은 연령대, 시간대, 카메라 종류, 인체 방향 및 자세에 따라 폭넓게 확보되어 있으며, 라벨링 항목에는 인체 바운딩 박스와 15가지 인체 속성 정보가 포함되어 있습니다. 해당 데이터셋은 Re-ID 관련 과제에 활용될 수 있습니다.

500,605장의 단일 인물 얼굴 데이터입니다. 한 사람당 한 장의 얼굴 이미지가 포함되어 있습니다. 인종 분포는 황인, 흑인, 백인 및 갈색 인종을 포함하며, 연령대는 영유아부터 노인까지 다양하나 주로 중·청년층입니다. 수집 환경은 실내와 실외 장면을 포함합니다. 데이터 다양성은 여러 연령대, 다양한 장면, 얼굴의 다양한 자세와 표정을 포함합니다. 본 데이터는 얼굴 인식 등 관련 작업에 활용될 수 있습니다. 저희는 데이터 수집, 저장 및 사용 과정에서 개인정보 보호 및 관련 법규를 엄격히 준수하며, 모든 데이터는 GDPR, CCPA, PIPL을 준수합니다.

100명 운전자의 얼굴 감지 및 얼굴 96개 키포인트 라벨링 데이터는 다양한 연령대, 다양한 시간대, 다양한 인종(백인, 흑인, 인도인)을 포함하며, 운전 행동에는 위험 운전, 피로 운전, 시선 이탈 등이 포함됩니다. 적외선 카메라를 사용하여 데이터를 수집하였고, 1인당 274~299장의 이미지가 포함되어 있습니다. 얼굴 감지 박스와 얼굴 96개 키포인트를 라벨링하였습니다. 본 데이터는 운전자 얼굴 감지, 얼굴 96 키포인트 인식 등에 활용될 수 있습니다.