3-1. 데이터 구축

데이터 수집 방식

• (방식) 드론에서 촬영된 영상을 Parsing하여 Images 추출

• (출처) 직접 촬영본, 오픈데이터를 혼합하여 수집

  • 직접 촬영본

    • 촬영자: MARC

    • 드론정보: DJI Mavic pro, Mavic2, Mavic3 등

    • 촬영장소: 제주도 서귀포시 일대 해안

  • 오픈데이터

    • https://www.vecteezy.com/free-videos

• (장면) 바다 포함여부와 Frame 내 차지영역이 다양하게 구성되도록 원본영상 수집

  • 전체 바다영역

  • 부분 바다영역 + 부분 육지영역

  • 전체 육지영역(바다 외 영역)

데이터 레이블링 기준

• (방식) Instance Masking

• (label) 1개 : sea

• (쟁점사항) 바다영역 포함여부 판단 기준

  • 바다-육지 경계가 모호한 경우 명확하게 바다로 인식되는 영역만 포함

  • 바다 내부의 객체 포함; 바다 한 가운데 도출된 암초, 바다 위 선박 등

  • mask는 닫힌 도형(closed shapes)으로, mask 내부에 미포함되는 영역을 허용하지 않음

    • 다공성 형상(porous shapes)의 masking 없음

  • 단일 frame에 바다가 분할되어 나타난 경우, 2개 이상의 mask가 존재할 수 있음

(상)바다-육지 경계가 모호한 경우 명확하게 바다로 인식되는 영역만 포함한 예시, (하-좌측)단일 frame에 2개 이상의 mask가 존재하는 예시, (하-우측)바다 내부의 객체를 포함한 예시

데이터셋 구성

• 구성비 균형

  • (all) Frame 전체, 바다영역 ; 33.33%

  • (part) 바다 + 그 외 영역 ; 33.33%

  • (no) Frame 전체, 그 외 영역 ; 33.33%

• 장면 다양성 고려

• Val, Test set 별도 구축; 완전히 상이한 영상에서 발췌

(Train Only)	images	ratio	etc.
all	206	33.33%
part	206	33.33%	Hand labeling
no	206	33.33%
total	618	100.0%

데이터셋 공유

• Train & Val set

  • https://drive.google.com/drive/folders/1LJFFx1J42pC-UCJ5_fXjeOSnUEjha2O

• Test set00

  • https://drive.google.com/drive/folders/1lChITsXG8juQo1C71TTYH8Ag9gE8KJqf?usp=drive_link

• Test set01

  • https://drive.google.com/drive/folders/1MlYpHG6_EBenzhfU6-oxyfi6hk9RISQE?usp=drive_link

• Test set02

  • https://drive.google.com/drive/folders/1hVXM5Z8WhWK1WJy8r_RZ7JgKwrXJkUy9?usp=drive_link