57日_차량 파손 수리 견적 자동으로 뽑아주는 인공지능 데이터 셋

 

차량 파손 데이터셋을 가지고

우리생활에 실용적으로 만든 ai

차량 파손 수리 견적

자동으로 뽑아주는 인공지능

 

차량 파손 이미지 데이터

-용량 48GB

-손상종류 : 200만개

-차량 부위 segmentation : 18만개

(2022_10_20에 개방되어서 신규데이터까지 추가됨)

 

-차종에 따라서 경차, 소형차, 중형차, 대형차로 나뉘어져 있고

-손상은 스크래치, 찌그러짐, 파손, 이격 4가지로 분류

-스크래치 약  50%, 찌그러짐 약  16%, 파손 약  13%, 이격 약  20.50%

ㄴ데이터의 분포가 약간 불균형

(차량 빌려주는 SOCA라는 업체에서는

segmentation 모델로 학습시킬때

각각의 손상종류에 따라 모델을 따로 만듬.

그래서 모델이 총 4개가 있음)

 

데이터를 열면

-라벨링데이터(jason형태로 이미지에 대한 정보, 파일이름, 차량 파손부위에 대한 segmentaion 영역 값

+ 면적, 바운딩 박스 + 손상의 종류, 색깔)

-원천데이터(차량 파손에 대한 이미지)

 

 

<사용하는 패키지>

torch, open cv, matplotlib

<모델 아키텍처>

U_Net

 

-SOCA에서 학습시킨 모델을 사용

위 네가지 : 파손영역을 segmentation하는 모델

제일 아래 : 차량 부위를 식별하는 모델

 

Q. 이 모델을 4가지로 분류해서 만든 이유?

데이터셋 분포 자체가 불균형해서

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

참고) 유튜브 '빵형의 개발도상국'

https://www.youtube.com/watch?v=mmWg_sU9bXY