합성데이터 기반 객체 탐지 AI 경진대회

Dataset Info.

• train [폴더]
• 합성 이미지로 구성된 학습 데이터
• 이미지는 png파일로 주어지며, 동일한 파일명으로 매핑되는 txt파일에 annotation 정보가 제공됨
• annotation 정보
• class_id
• LabelMe 형식의 Bounding Box 좌표
• (객체의 4개 꼭지점(x, y) 좌표 정보)

• test [폴더]
• 실제 이미지로 구성된 평가 데이터
• 이미지는 png파일로 주어짐

• classes.txt [파일]
• class_id, class_name 존재
• 총 34개의 자동차 세부 종류 Class

• sample_submission.csv [파일]
• test 파일 하나에 복수의 객체 기록 가능
• 최대 30,000줄까지 기록 가능 (중요)

• file_name : test 파일 이름
• class_id : 검출한 객체 id
• confidence : 검출한 객체의 정확도(0~1)
• point1_x : 검출한 객체 좌상단 x좌표
• point1_y : 검출한 객체 좌상단 y좌표
• point2_x : 검출한 객체 우상단 x좌표
• point2_y : 검출한 객체 우상단 y좌표
• point3_x : 검출한 객체 우하단 x좌표
• point3_y : 검출한 객체 우하단 y좌표
• point4_x : 검출한 객체 좌하단 x좌표
• point4_y : 검출한 객체 좌하단 y좌표