pedropro/TACO

해결하는 문제

TACO는 쓰레기를 인식하는 객체 탐지기를 학습시키기 위한 다양하고 실제적인 주석이 달린 이미지가 부족한 문제를 해결합니다. 숲, 도로, 해변 등 다양한 환경에서 촬영된 쓰레기 사진을 제공하여 더욱 강력한 폐기물 탐지 시스템을 구현할 수 있게 합니다.

작동 방식

이미지는 온라인 서버를 통해 수집되며, 계층적 분류 체계에 따라 수동으로 세그멘테이션 라벨이 지정됩니다. 주석은 COCO 형식으로 제공되어 일반적인 탐지 프레임워크에서 쉽게 사용할 수 있습니다. 저장소에는 다운로드 스크립트, 데이터를 검사하기 위한 Jupyter notebook, 그리고 데이터를 학습/검증/테스트 세트로 분할하거나 희소한 클래스를 병합하기 위한 유틸리티가 포함된 수정된 Mask R-CNN 탐지기가 포함되어 있습니다.

대상 사용자

컴퓨터 비전을 연구하는 연구원, 엔지니어, 애호가를 위해 설계되었으며, 특히 환경 모니터링, 스마트 쓰레기통, 또는 자동 폐기물 분류를 위한 객체 탐지에 집중하는 분들에게 적합합니다. 또한 탐지 알고리즘을 테스트하거나 벤치마킹하기 위한 데이터셋이 필요한 모든 분들에게도 적합합니다.

주요 특징

• 자연 및 야외 환경의 쓰레기 이미지 데이터셋으로 지속적으로 확장 중.
• 폐기물 유형의 상세 분류를 위한 계층적 분류 체계.
• 널리 사용되는 표준인 COCO 형식으로 제공되는 주석.
• 다운로드 가능한 API, 데모용 notebook, 활성화된 주석 서버 포함.
• 희소한 클래스를 처리하기 위해 클래스 매핑을 사용자 정의할 수 있는 Mask R-CNN 탐지기 구현 제공.