Object Detection은 Bounding Box Labeling 형태의 Object Detection Task를 수행하는 스마트 라벨링(Smart Labeling) 모델입니다.

프로젝트의 라벨링 설정에서 작업 유형이 Bounding box로 설정된 경우 사용 가능합니다.

Vehicle/Pedestrian

1. 클래스 정의

• Vehicle
  Sedan 또는 SUV 차종의 일반 차량 (벤, 트럭, 버스, 특수 차량은 제외, 차량의 액세사리 제외)
• Pedestrian
  아이, 성인의 보행자

2. 최소 추론 사이즈

• Vehicle : 20px(width) * 25px(height)
• Pedestrian : 10px(width) * 15px(height)

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Face/LicensePlate (비식별화)

1. 클래스 정의

• Face
  보행자의 얼굴 (얼굴의 형태를 식별 불가능한 보행자의 얼굴도 포함)
• LicensePlate
  차량의 번호판 (번호판의 내용을 식별 불가능한 차량 번호판도 포함)

2. 최소 추론 사이즈

• Face : 10px(width) * 10px(height)
• LicensePlate : 10px(width) * 10px(height)

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Wheel

1. 클래스 정의

• Wheel : 휠이 보이는 바퀴 옆면

2. 최소 추론 사이즈

• Wheel : 15px(width) * 15px(height)

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TrafficSign/TrafficLight

1. 클래스 정의

• TrafficSign : Sedan 또는 SUV 차종의 일반 차량 (벤, 트럭, 버스, 특수 차량은 제외)
• TrafficLight : 아이, 성인의 보행자

2. 최소 추론 사이즈

• TrafficSign : 10px(width) * 10px(height)
• TrafficLight : 15px(width)

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스마트 라벨링(Smart Labeling) 성능 보장 범위

1. 이미지 정보

• 해상도 : HD 이상
• 카메라 렌즈 화각 : 120° 이하
  단, 왜곡 보정이 되지 않은 이미지에 대해서는 추론 성능이 저하됩니다. 예) fisheye lens

2. Threshold

• Threshold 0.8 미만의 추론 인스턴스에 대해서는 성능이 저하됩니다.

3. 예외 상황

• 비, 눈, 이물질 등으로 이미지에 Blur가 생기는 이미지에 대해서는 추론 성능이 저하됩니다.
• 역광이 심한 이미지에 대해서는 추론 성능이 저하됩니다.

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