본 레포지토리는 NIA의 인공지능 데이터 셋 구축 사업의 일환으로 진행된 계란 데이터 구축 사업에서 수행된 결과물인 데이터 셋의 활용 예시 모델을 제공합니다. 구축된 데이터는 세 종류로, Detection, Classification, Regression 용 데이터셋입니다. Detection 데이터와 Classification 데이터는 각각 MONO 이미지와 COLOR 이미지를 가지고 있습니다. Classification 데이터는 Detection데이터셋으로부터 구성된 데이터로 동일한 원천 데이터에 대해 입.출력은 다른 포맷을 가집니다. Classification 데이터는 본 과제 수행 목표 외의 추가 활용을 위하여 제공되는 데이터 셋으로, Deteciton데이터로부터 단일 계란 이미지를 crop한 형태입니다.

• Detection 폴더는 계란 상태 자동 탐지 데이터 셋을 학습 & 추론하는 코드를 포함합니다. 우리는 Faster R-CNN 모드와 DETR 모델의 학습 & 추론 코드를 제공합니다.

• Classification 폴더는 입력되는 하나의 계란 이미지로부터 상태를 분류하는 분류기 모델의 학습 및 추론 코드를 포함하고있습니다. 우리는 전형적인 CNN 모델인 ResNet, ResNext, Xception 네트워크와 Transformer 모델인 ViT, SwinTransformer의 학습 및 추론 코드를 제공합니다.

• Prediction 폴더는 입력되는 하나이 계란 이미지로부터 상온에 보관된 일 수를 예측하는 회귀 모델의 학습 및 추론 코드를 포함하고있습니다. 우리는 ResNet 모델과 FC Layer를 사용한 모델을 제공하고있습니다.

계란 상태 탐지 데이터는 투광 이미지 (MONO)와 카메라 이미지 (COLOR)로 구성됩니다. 각 이미지는 1080 x 1440의 해상도를 가지며 하나의 이미지 내에 1개 이상의 계란을 포함되며 한 장의 영상에 대한 라벨은 영상의 중앙을 기점으로 최대 3 x 4 (12개) 계란에 대한 객체 바운딩 박스와 각 계란의 상태 코드로 구성됩니다.

그림 1. 계란 상태 자동 탐지 데이터 이미지 (좌) 카메라 이미지 (우) 투광 이미지.

그림 2. 계란 상태 자동 탐지 데이터 셋 입력, 라벨 구조 예시.

계란 상태 자동 탐지 데이터의 라벨은 객체 탐지 데이터에서 많이 사용되는 VOC의 변형된 형식을 따릅니다. XML 형태로 라벨이 생성되며 입력 이미지 내에 존재하는 객체의 수, 그리고 각 객체 별 정보를 포함하고있습니다. 객체 별 정보에는 상태 코드 (state)와 세부 상태 코드 (state_detail) 그리고 X, Y 좌표로 표기되는 바운딩 박스 정보로 이루어집니다. 바운딩 박스 정보는 X_MIN, X_MAX, Y_MIN, Y_MAX로 주어지며 이는 (X_MIN, Y_MIN)을 좌 상단으로하여 (X_MAX, Y_MAX)를 우 하단으로하는 상자를 의미합니다.

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 <category>1</category>
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 <date>2022-05-01:13:00</date>
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   <state_detail>2</state_detail>
   <x_min>168.50000000000006</x_min>
   <y_min>397.9722235616849</y_min>
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   <y_min>418.2398208287235</y_min>
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   <y_max>688.9999999999995</y_max>
 </bndbox>

제공되는 계란 보관일 수 예측 데이터 셋은 다음과 같은 구조를 갖습니다. 폴더는 계란의 세척 여부, 그리고 부가정보로서 제공되는 계란상태 코드를 포함하고있으며, 더 자세한 라벨 정보는 각 이미지 이름에 해당하는 xml 파일에 추가로 기재되어있습니다.

/data
|_1일/
|   |_세척/
|   |   |_ 기형/
|   |   |   |_1234.jpg
|   |   |   |_1234.xml
|   |   |- 크랙/
|   |   |- 혈반/
|   |   |- 정상/
|   |   |- 이물질/
|   |   |- 잠재크랙/
|   |_비세척/
|        |_ ...
|_2일/
...