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      "content": "The data set is image dataset, it consists with 5,585 image data set with detail xml files, which contains the detail information.\n\nThe data set consist with image with xml files(annotations).\n\nEach image file has an annotation, it contains the object’s location and detail information in the image file.\nClass is classified into 12 types and follow the Korea Institute of Construction Technology standard. \n\n![](https://www.googleapis.com/download/storage/v1/b/kaggle-user-content/o/inbox%2F13468098%2Fafd40bb51dc932d8ce93c593f333878b%2Fimage4.PNG?generation=1675154809253580&alt=media)\nSource: Korean Law Information Center\n\n## Files\n\n*   **train** - the training set (4,462 train data set (image/xml files))\n*   **test** - the test set (1,123 test data set (image))\n*   **sample_submission.csv** - a sample submission file in the correct format\n\n## Training Set (Details)\n![](https://www.googleapis.com/download/storage/v1/b/kaggle-user-content/o/inbox%2F13468098%2Fe0236f97599131de2f18af125d23a38b%2Fimage5.PNG?generation=1675154857097395&alt=media)\n\n***Annotations***\n* < filename >  file name (Unique ID)\n* < source (database, annotation, image) >, < size (width, height, depth) >, < segmented > \n   -  standard collecting information.\n* < name > - vehicle types (01-12) ※ it contains as much as in the image.\n* < bndbox(xmin, ymin, xmax, ymax) > \n -  location information of the vehicle inside the image. ※ it contains as much as in the image.\n\n.\n\n.\n\n---- 데이터 설명 (한글) ----\n.\n데이터 셋은 이미지 데이터 셋이며, 세부 정보가 포함된 세부 xml 파일이 포함된 5,585개의 이미지 데이터 셋으로 구성됩니다.\n\n1920x1080 사이즈의 이미지와 xml파일(어노테이션)로 구성되어 있습니다.\n\n각 이미지파일은 어노테이션을 가지고 있는데, 어노테이션 정보 안에는 이미지 파일 내 객체의 위치 정보와 객체 정보를 담고 있습니다.\n\nClass 분류는 한국건설기술연구원의 기준에 따라 12종 분류하며, 그 기준은 아래와 같습니다.\n\n\n![](https://www.googleapis.com/download/storage/v1/b/kaggle-forum-message-attachments/o/inbox%2F13468098%2Ff017985b08420a3203b3590333635973%2Fimage6.PNG?generation=1675230493575661&alt=media)\n\n\n## 파일\n\n*   **train** - 훈련데이터셋 (4,462장의 훈련데이터셋 (image/xml 파일))\n*   **test** - 테스트데이터셋 (1,123장의 테스트데이터셋 (image 파일))\n*   **sample_submission.csv** - 제출용 샘플데이터셋\n\n## 훈련데이터셋 (상세)\n\n![](https://www.googleapis.com/download/storage/v1/b/kaggle-user-content/o/inbox%2F13468098%2Fe0236f97599131de2f18af125d23a38b%2Fimage5.PNG?generation=1675154857097395&alt=media)\n\n***어노테이션 설명***\n* < filename >  파일명 (고유 ID)\n* < source (database, annotation, image) >, < size (width, height, depth) >, < segmented > \n   -  공통된 내용이며, 데이터의 수집 정보\n* < name > - 차량의 종류 (01~12) ※차량의 대수만큼 존재\n* < bndbox(xmin, ymin, xmax, ymax) > \n -  해당 차량의 종류에 따른 이미지 내 위치정보 . ※ 차량의 대수만큼 존재",
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      "content": "For the data in this competition, we use the surveillance camera footage collect from \nthe Traffic Monitoring System (TMS) of open data provided by KOREA INSTITUTE of CIVIL ENGINEERING and BUILDING TECHNOLOGY.\n\nThis data is for the AI Training data set for developing the vehicle object recognition for 2D object detection \n\nThis data collected from the video image of the Annual Survey on the Classification of Vehicle Types on General National Roads 2019 to 2021 (2019-2021 일반국도 수시차종분류조사), To protect the privacy, we blur-out the all the personal face and number plate.\n(All copyrights for the data belong to the KOREA INSTITUTE of CIVIL ENGINEERING and BUILDING TECHNOLOGY, the original data provider.)\n\nThe image we provide total 5,585 AI image datasets and it split the data into train and test image into 8:2. (Train: 4,462 / Test: 1,123)\nParticipants will be ranked by how accurate to counting the traffic volume by identifying on-road vehicles in the image, and classifying 12 types according to the classification criteria of the Korea Institute of Construction Technology.\n\n![](https://www.googleapis.com/download/storage/v1/b/kaggle-user-content/o/inbox%2F13468098%2Fda2fc689b3011fd641b5a7712f62ec65%2Fimage1.PNG?generation=1675151906243427&alt=media)\nSource: TMS, Traffic Monitoring System\n\n.\n\n\n.\n\n\n---- 본문내용(한글) ----\n.\n 이 대회에서 사용될 데이터는 한국건설기술연구원에서 제공하고 있는 공공데이터를 교통량정보제공시스템 (TMS, Traffic Monitoring System)에서 수집한 CCTV 영상에서 추출된 이미지입니다.\n\n 해당 데이터는 2019~2020년 ‘일반국도 수시차종분류조사’ 동영상 자료에서 수집된 데이터입니다.\n 개인정보 보호를 위해 이미지 내 사람의 얼굴과 차량의 번호판은 비식별화 (모자이크 처리) 되어있어 차량 객체 인식을 위한 2D 객체 인식(Object Detection) 기술 개발에 필요한 AI 학습용 데이터셋으로 활용하고 있습니다.\n( * 데이터에 대한 모든 저작권 등은 원 데이터 제공자인 한국건설기술연구원에 있습니다.)\n\n이 대회에서 제공하는 데이터는 총 5,585장의 이미지 데이터셋이며, 5,585장을 8:2의 비율로 나누어 train 이미지와 어노테이션 각 4,462장과 test 1,123장으로 분류하여 제공합니다.\n\n참가자는 제공되는 이미지를 활용하여 한국건설기술연구원의 분류 기준에 따라 12개 차종별 교통량이 얼마나 정확하게 측정되었는지에 따라 모델을 평가하여 참가자의 순위를 결정합니다.\n\n![](https://www.googleapis.com/download/storage/v1/b/kaggle-user-content/o/inbox%2F13468098%2Fda2fc689b3011fd641b5a7712f62ec65%2Fimage1.PNG?generation=1675151906243427&alt=media)\n출처: 교통량정보제공시스템(TMS, Traffic Monitoring System)",
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      "content": "\nIf there is any notice, all deadlines are 11:59 PM (UTC) \n\n(if it need, the timeline can be re-schedule)\n\n- January 31, 2023 : Start the competition\n\n- Feburary 28, 2023 : Submission deadline\n\n- March 10, 2023 : Assessment and End date. \n\n (If participant get high rank, extra benefit will reward)\n\n.\n\n.\n\n.\n\n\n\n--- 일정 (한글) ---\n\n 별다른 공지가 없는 한 모든 마감일은 해당 날짜의 오후 11시 59분(UTC)입니다. \n\n   (대회 주최자 필요시 대회 일정을 업데이트 될 수 있음)\n\n - 2023년 01월 31일 : 대회 시작일\n\n - 2023년 02월 28일 : 제출 마감일\n\n - 2023년 03월 10일 : 평가 및 대회 마감일 \n.\n.\n.\n상위 3팀에게 연락을 드렸고 답변도 받은 상태입니다.\n최종 순위 및 상금에 대해서는 개인메일로 회신드리겠습니다.\n\n참여해주셔서 감사합니다.",
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