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데이터 개요
소개
AI허브 제공 중인 비전 분야 음식이미지 및 영양정보 데이터셋을 구성하는 원천데이터를 다양한 음식으로 확장 구축하고, 음식분류와 양 인식을 위한 원천 및 라벨링 데이터 등을 추가, 보완하여 데이터의 유용성과 활용도를 높이기 위한 데이터 고도화
구축목적
기 구축되어있는 음식이미지데이터의 경우, 한식메뉴 중심에 국한되다 보니 빠르게 변화하는 식문화 트랜드를 반영하지 못함 다양한 퀴진을 포함하여 폭넓은 가격대의 외식메뉴, 요즘의 식생활 형태를 반영할 수 있는 800종의 음식을 구축
메타데이터 구조표
데이터 영역
영상이미지
데이터 유형
이미지
데이터 형식
jpg
데이터 출처
이미지
라벨링 유형
바운딩박스(이미지) , 영양정보(텍스트)
라벨링 형식
json
데이터 활용 서비스
식단 관리 앱, 헬스케어 서비스 등
데이터 구축년도/ 데이터 구축량
2022년/232,087장
데이터 통계
1. 데이터 구축 규모
총 네 개의 카테고리로 분류된 특수외식메뉴, 일반외식·배달메뉴, 끼니대체메뉴, 음료 및 차류 등 이미지 데이터 및 영양정보 텍스트데이터
2. 데이터 분포
음식 중분류 카테고리 분포
![](https://selectstar.ai/ko/wp-content/uploads/2020/06/5f3f1d46fb5e4f1992e9c0244aa8081b.webp)
촬영 각도 분포
![](https://selectstar.ai/ko/wp-content/uploads/2020/06/38234d9752e14101ade7cb238eda8030.webp)
활용 AI 모델 및 코드
모델 학습
기존의 Pascal VOC 데이터셋 타입을 음식 데이터셋에 적합하게 개선하여 커스텀 음식 데이터셋을 정의하였다. 해당 데이터셋은 8:1:1 비율로 Train / Vaildation / Test 용 데이터셋으로 활용되었다.
- 수집된 학습용 데이터에서 라벨링 된 2D 및 3D 바운딩박스는 학습서버를 통해 음식탐지 및 분류모델과 중량예측 모델을 개발
![음식 사진 수집 및 가공](https://selectstar.ai/ko/wp-content/uploads/2020/06/스크린샷-2023-09-19-오전-11.21.02.png)
![음식 사진 수집 및 가공](https://selectstar.ai/ko/wp-content/uploads/2020/06/스크린샷-2023-09-19-오전-11.20.45.png)
![음식 사진 수집 및 가공](https://selectstar.ai/ko/wp-content/uploads/2023/09/스크린샷-2023-09-19-오전-2.13.47.webp)
크라우드소싱 플랫폼 '캐시미션' 툴로써 사용
계정 생성, 정보, 집계, 정산, 관리자 기능 사용
- 수집을 위한 크라우드 소싱 플랫폼 제공
- 수집된 사진 209,000장에 대한 바운딩박스 및 검수
- 209,000장에 대한 3D-Cuboid 검수
연도 : 2022년
![금속 3D프린터 및 모니터링 기술 기반 이미지 데이터](https://selectstar.ai/ko/wp-content/uploads/2023/09/스크린샷-2023-09-19-오후-5.54.11.png)
이미지 데이터 / JSON 형식
셀렉트스타의 데이터 구축 사례를 더 확인해보세요!
![콘텐츠디스커버리개발팀 박지형](https://selectstar.ai/ko/wp-content/uploads/2022/11/Frame-2405-e1667971926409.png)
“셀렉트스타의 플랫폼을 통해 대량의 OCR 데이터 가공을 신속하고 정확하게 완료할 수 있었습니다. 내부 파트타임을 고용하였을 경우 6개월이 걸리는 분량을 1달이채 안되게 처리해주셨고 지속적인 커뮤니케이션을 통해서 즉각적인 업데이트와 피드백이 가능했습니다. 비용, 품질, 속도 모두 좋았고 덕분에 내부 리소스를 많이 절감하게 되었습니다.”
SKTelecom
![AI 개발그룹](https://selectstar.ai/ko/wp-content/uploads/2022/11/Frame-2402.png)
“전문 성우 분들의 음성 데이터가 필요해서 셀렉트스타에 의뢰를 드리게 되었습니다. 초반에 성우 선별을 위한 샘플 데이터를 꼼꼼하게 챙겨 주셔서 좋았고, 최종 전달받은 데이터의 퀄리티도 매우 만족스러웠습니다. 다음 번에도 셀렉트스타와 함께 일할 수 있기를 희망합니다.”
삼성전자
![AI빅데이터연구소](https://selectstar.ai/ko/wp-content/uploads/2022/11/Frame-2400-e1667972091917.png)
“셀렉트스타 플랫폼 덕분에 빠른 시간 내에 한국어 질문-답변 데이터셋인 KorQuad 2.0을 구축할 수 있었습니다. 다양한 작업자의 참여로 데이터 편향성을 방지하였고 품질 또한 만족스러웠습니다. 특히, 당사의 데이터 요건과 작업자의 이해를 모두 잡은 작업자 교육자료가 인상깊었습니다.”
LG CNS
![KLUE 프로젝트 총괄 박성준 연구원](https://selectstar.ai/ko/wp-content/uploads/2022/11/Frame-2404-e1667972021570.png)
“셀렉트스타와 KLUE 데이터셋을 구축하며 가장 인상적이었던 부분은 데이터 품질 관리였습니다. 상당히 어려운 난이도와 촉박한 일정이었음에도 불구하고 일관된 데이터 작업이 가능하도록 가이드라인이 수립되었고, 고품질 데이터를 만들 수 있는 작업자 선발과 교육, 전수 검사가 이뤄졌습니다. 셀렉트스타 담당자 분들의 역량과 열정 덕분에 대표 한국어 NLP 벤치마크 데이터셋인 KLUE가 무사히 세상에 나올 수 있었다고 생각합니다.”
업스테이지
![.](https://selectstar.ai/ko/wp-content/uploads/2022/11/Frame-2401-e1667972077637.png)
“셀렉트스타의 플랫폼을 통해 대량의 OCR 데이터 가공을 신속하고 정확하게 완료할 수 있었습니다. 내부 파트타임을 고용하였을 경우 6개월이 걸리는 분량을 1달이 채 안되게 처리해주셨고 지속적인 커뮤니케이션을 통해서 즉각적인 업데이트와 피드백이 가능했습니다. 비용, 품질, 속도 모두 좋았고 덕분에 내부 리소스를 많이 절감하게 되었습니다.”
롯데정보통신
![.](https://selectstar.ai/ko/wp-content/uploads/2022/11/Frame-2403-e1667972049472.png)
“셀렉트스타와 협업하며 가장 놀라웠던 것은 데이터 품질이었습니다. 상당히 촉박한 프로젝트 일정에도 불구하고 멋진 퀄리티의 데이터를 전달해 주셨고, 자율주행 로봇에 탑재할 이미지 Segmetation 모델을 개발하는데 큰 도움이 되었습니다. 다음 프로젝트에도 꼭 셀렉트스타와 함께 할 계획입니다. .”
뉴빌리티
![.](https://selectstar.ai/ko/wp-content/uploads/2022/11/Frame-2408-e1667972141194.png)
“셀렉트스타와 함께 의류 및 패션 이미지 데이터 레이블링 프로젝트 (Bounding Box, Tagging, Landmark)를 진행했습니다. 원하는 데이터셋의 스펙을 서로 맞추기 위한 의사소통 과정이 원활하게 이루어졌으며, 합리적인 가격으로 내부의 니즈에 맞는 데이터셋을 확보할 수 있었습니다.”
옴니어스
![.](https://selectstar.ai/ko/wp-content/uploads/2022/11/Frame-2406-e1667972112911.png)
“스마트홈 AI 개발을 위해 실내 사진 수집 및 레이블링을 셀렉트스타에 의뢰했습니다. 다양한 집안 환경 사진을 수집해야 해 내부적으로 진행이 어려웠는데, 셀렉트스타의 크라우드소싱 방식이 빛을 발하여 많은 사람들로부터 데이터를 얻을 수 있었습니다. 전문성을 갖고 데이터 품질, 속도, 프로젝트 관리를 진행해주셨고 좋은 결과를 얻었습니다.”
엘컴택
![.](https://selectstar.ai/ko/wp-content/uploads/2022/11/Frame-2407-e1669719112324.png)
“수집과 가공에 다소 시간과 노력이 많이 필요한 데이터인 다양한 책에서 많은 수의 문제를 생성하는 프로젝트를 셀렉트스타와 함께 진행했습니다. 또한 데이터의 제공으로 끝나는 것이 아니라 재검토 과정을 거치고, 그 재검토 과정에서 발생한 문제점들에 대해서 끝까지 해결해 주셔서 양질의 데이터를 얻을 수 있었습니다.”