빅데이터 분석·예측 인공지능 학습용 데이터 구축 사업 (2차)
페이지 정보
- 작성자
- 디비디스커버코리아
- 조회
- 1,289회
- 작성일
- 22-07-19 16:41
본문
Target
1. 자전거 이용자의 안전을 위협하는 요소들에 대한 관리를 위한 자전거 도로 주행 영상 학습데이터 구축
2. 자전거도로 상의 장애물 및 이상 상태를 이미지 기반으로 인식할 수 있는 인공지능 모델 개발
Challenge
1. 정량적 목표
ü Bounding Box 객체 탐지 성능 mAP@50 70% 이상
ü Polygon 객체 탐지 성능 mAP@[50:05:95] 70% 이상
2. 정성적 목표
ü 자전거도로 안전 관리 자동화를 위한 인공지능 모델 학습을 위한 고품질의 학습용 데이터 구축
ü 정확성이 높으면서도 실시간으로 객체 탐지가 가능한 인공지능 객체 탐지 모델 개발
How to
1. 데이터 정의 및 구체적인 수집 기준에 따른 자전거도로 주행 영상 수집
2. 수집된 데이터 정제 및 가공기준에 따른 라벨링 작업 실시
3. 가공된 학습데이터 검증을 위한 Object Detection 모델 및 Instance Segmentation 모델 개발
4. 성능 비교를 통한 모델 알고리즘 선정 및 하이퍼파라미터 튜닝을 통한 성능 제고, 최종 AI 학습모델 모델 산출
Target1. 자전거 이용자의 안전을 위협하는 요소들에 대한 관리를 위한 자전거 도로 주행 영상 학습데이터 구축2. 자전거도로 상의 장애물 및 이상 상태를 이미지 기반으로 인식할 수 있는 인공
학습데이터 검증을 위한 Object Detection 모델 및 Instance Segmentation 모델 개발4. 성능 비교를 통한 모델 알고리즘 선정 및 하이퍼파라미터 튜닝을 통한 성능 제고, 최종 AI 학습모델 모델 산출