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CHAPTER 0 µ¥ÀÌÅͼ »ç¿ë ¾È³»
SECTION 01 ÀÌ Ã¥À» È°¿ëÇÏ´Â ¹æ¹ý
SECTION 02 µ¥ÀÌÅͼÂÀÇ »ç¿ë°ú ÀúÀ۱ǹý
Part 1 ºò µ¥ÀÌÅÍ Æ÷ÅÐ
Chapter 1 µ¥ÀÌÅÍ Æ÷ÅÐ
001. ÅÙ¼Ç÷Πµ¥ÀÌÅͼÂ
002. AI Hub
003. °ø°øµ¥ÀÌÅÍÆ÷ÅÐ
004. ¾ßÈÄ(Yahoo!) µ¥ÀÌÅͼÂ
Part 2 ¿µ»ó µ¥ÀÌÅÍ
Chapter 2 À̹ÌÁö ºÐ·ù(Image Classification)
005. FGVC - Ç×°ø±â »çÁø
006. MNIST - ¼ýÀÚ ¼Õ ±Û¾¾
007. Fashion MNIST - ÆмÇÀÇ·ù
008. Omniglot - ¾ËÆĺª ¼Õ ±Û¾¾
009. Quick, Draw! - ¼Õ±×¸²
010. CIFAR-10 - ½Ç¹° ¿ÀºêÁ§Æ®
011. CIFAR-100 - ½Ç¹° ¿ÀºêÁ§Æ®
012. CUB-200 - Á¶·ù »çÁø
013. SVHN - Çö½Ç ¼ýÀÚ
014. Conflict Stimuli - CNN ÀϹÝÈ
015. iNaturalist - ÀÚ¿¬ »çÁø
016. So2Sat - ÀΰøÀ§¼º »çÁø
017. SI-SCORE - CNN ÀϹÝÈ
018. CO3D - °´Ã¼ ´Ù°¢µµ ÃÔ¿µ
Chapter 3 ŽÁö ¹× Ç¥Áö(Detection and Segmentation)
019. COCO - ´ë±Ô¸ð Á¾ÇÕ ¿µ»ó µ¥ÀÌÅÍ
020. Open Image V6 - ´ë±Ô¸ð Á¾ÇÕ ¿µ»ó µ¥ÀÌÅÍ
021. Sculuptures 6K - Á¶°¢»ó ã±â
022. Oxford-IIIT Pet - µ¿¹° »çÁø
023. Penguin - Æë±Ï ã±â
024. DAVIS - ºñµð¿À ¼¼±×¸àÅ×À̼Ç
Chapter 4 Àǹ̷ÐÀû ¿¬°ü¼º(Semantic Correspondence)
025. Animal Parts - µ¿¹° ½ÅüºÎÀ§
026. PF-PASCAL - Semantic Flow
027. SPair-71k - Semantic Correspondence
028. TTS - Semantic Correspondence
Chapter 5 ¾È¸éÀνÄ(Human Face Recognition)
029. FairFace - ´ÙÀÎÁ¾ ¾ó±¼
030. CelebA - À¯¸íÀÎ ¾ó±¼
031. CelebA Mask-HQ - ¾ó±¼ Á¶ÀÛ
032. AFLW- ¾ó±¼ 3Â÷¿ø Á¤º¸
033. LS3D-W - ¾ó±¼ 3Â÷¿ø Á¤º¸
034. VGG-Face2 - ¾ó±¼ ÀνÄ
035. Celebrity Together - ¾ó±¼ ÀνÄ
036. Celebrity in Place - Àι°°ú Àå¼Ò µ¿½Ã ÀνÄ
Chapter 6 ÀÚ¼¼ÀνÄ(Human Pose Estimation)
037. Hand Dataset - »ç¶÷ ¼Õ
038. Buffy Pose - ƯÁ¤ Æ÷Áî ÀνÄ
039. Buffy Stickman - ÀÚ¼¼ÀνÄ
040. VGG HPE - ÀÚ¼¼ÀνÄ
041. Sign Language Pose - ¼öÈÀνÄ
042. LSP - ½ºÆ÷Ã÷ Æ÷Áî
043. MPI-INF-3DHP - ÀÚ¼¼ Ãß·Ð
044. Human 3.6M - ´ë±Ô¸ð ÀÎü µ¥ÀÌÅÍ
045. 3DPW - 3D ÀÚ¼¼ Ãß·Ð
Chapter 7 ÀÚÀ²ÁÖÇà(Autonomous Driving)
046. BDD100K - ´ë±Ô¸ð ÀÚÀ²ÁÖÇà µ¥ÀÌÅÍ
047. KITTI - ´ë±Ô¸ð ÀÚÀ²ÁÖÇà µ¥ÀÌÅÍ
048. Cityscape - ±æ°Å¸® ¼¼±×¸àÅ×À̼Ç
049. Cityscape 3D - Å»°Í ÀνÄ
050. CULane - µµ·Î¸¸ ÀνÄ
Chapter 8 ºñµð¿À(Video)
051. Vox Converse - ¹ßÈÀÚ Ã£±â
052. VGG-Sound - Audio-Visual
053. MoCA - Àº½Å ÁßÀÎ µ¿¹° ã±â
054. Condensed Movie - ¿µÈ Ŭ¸³
055. Sherlock TV Series - ¾È¸é ÀνÄ
056. LAEO - Human Interaction
057. TV Human Interaction - Human Interaction
058. SCV - ½ºÅ¸Å©·¡ÇÁÆ®2 Ç÷¹ÀÌ ¿µ»ó
059. Fake AVCeleb - µöÆäÀÌÅ© °¨Áö
Chapter 9 ³ó¾÷ ¿µ»ó(Agricultural Images)
060.Citrus - ½ÃÆ®·¯½º
061. Deep Weeds - ÀâÃÊ
062. Plant Leaves - ÀÙ»ç±Í
063. Plant Village - ÀÙ»ç±Í
064. PlantaeK - ÀÙ»ç±Í
065. iBean - ÄáÀÙ
Chapter 10 ÀÇ·á ¿µ»ó(Medical Images)
066. MimickNet - ¿µ»ó Àç°Ç
067. CBIS-DDSM - À¯¹æ¾Ï Á¶¿µ
068. CCH - Çö¹Ì°æ »çÁø
069. BCCD - Ç÷±¸
070. Malaria - ¸»¶ó¸®¾Æ °¨¿° Ç÷¾×
071. MSD - Medical Image Segmentation
072. VFP290K - ½Ç½Å ȯÀÚ Ã£±â
Chapter 11 ±× ¿Ü ¿µ»ó µ¥ÀÌÅÍ(Other Visual Data)
073. SynthText - OCR
074. MJSynth - OCR
075. Oxford Buildings- °´Ã¼ ÀνÄ
076. S3O4D - ´Ù°¢µµ ·£´õ¸µ
077. 3D Shapes - ´Ù°¢µµ ·»´õ¸µ
078. NYU Depth - ±íÀÌ Ãß·Ð
079. DMLab - ±íÀÌ Ãß·Ð
Part 3 ÀÚ¿¬¾î ó¸® µ¥ÀÌÅÍ
Chapter 12 ¿µ¾î ÀÚ¿¬¾î ó¸®(NLP(EN))
080. WikiBio - À§Å°Çǵð¾Æ ¹®¼
081. GPT2 Output - ´ë±Ô¸ð ÅؽºÆ®
082. Summ Screen - ´ëÈ ¿ä¾à
083. Long Summarization - ³í¹® ¿ä¾à
084. PubMed Crawl - ³í¹® Á¤º¸ ¼öÁý
085. DART - ½Ã¸àƽ Æ®¸®Ç÷¿
086. Twitch Chat - Æ®À§Ä¡ äÆÃ
CHAPTER 13 Çѱ¹¾î ÀÚ¿¬¾î ó¸®(NLP(KR))
087. ParaKQC - Áú¹®°ú ¸í·É
088. Chatbot_data - 꺿
089. ClovaCall - À½¼º ´ëÈ
090. KorQuAD 2.0 - ÁúÀÇÀÀ´ä
091. Song-NER - °³Ã¼¸í ÀνÄ
092. KMOUNLP-NER - °³Ã¼¸í ÀνÄ
093. Sci-News-Sum-Kr-50 - ´º½º ¿ä¾à
094. Petitions - û¿Í´ë ±¹¹Îû¿ø
095. KLUE - Çѱ¹¾î ÀÌÇØ
096. KorNLU - ¹®Àå ºÐ·ù ¹× À¯»ç¼º
097. NSMC - ³×À̹ö ¿µÈ ¸®ºä
098. Toxic Comment - NSMC °¨Á¤ »ó¼¼È
099. 3i4K - ¹ßÈ Àǵµ ºÐ¼®
100. Korean Hate Speech - Çø¿À¹ß¾ð
101. KAIST Corpus - ÄÚÆÛ½º µ¥ÀÌÅͼ ¸ðÀ½
CHAPTER 14 ÁúÀÇÀÀ´ä(Question Answering)
102. ARC - Áö´É°Ë»ç ¹®Á¦
103. ARM - Çà·ÄÃß·Ð
104. AI2 ARC - °úÇÐ ½ÃÇè¹®Á¦
105. NQ-Open - ¿µ¾î ÁúÀÇÀÀ´ä
106. SQuAD - µ¶ÇØ ±â¹Ý ÁúÀÇÀÀ´ä
107. CoQA - ´ëÈ ±â¹Ý ÁúÀÇÀÀ´ä
CHAPTER 15 ±â°è¹ø¿ª(Machine Translation)
108. XQuAD - ´Ù±¹¾î ÁúÀÇÀÀ´ä
109. MLQA - ´Ù±¹¾î ÁúÀÇÀÀ´ä
110. TyDi - ´Ù±¹¾î ÁúÀÇÀÀ´ä
111. FloRes-101 - 101°¡Áö ¾ð¾î ¹ø¿ª
112. Ted Talks - Å×µå °¿¬
113. KPC - Çѱ¹¾î, ¿µ¾î, ºÒ¾î ¸ÅÇÎ
PART 4 ¼Ò¸® µ¥ÀÌÅÍ
CHAPTER 16 À½¼º ¹ßÈ(Speech and Voices)
114. Spoken Digit - À½¼º MNIST
115. Libri Speech - ´ë±Ô¸ð À½¼º ÄÚÆÛ½º
116. LibriTTS - À½¼º ÄÚÆÛ½º
117. LJSpeech - ¿Àµð¿ÀºÏ
118. Common Voice Corpus - ´ë±Ô¸ð À½¼º ÄÚÆÛ½º
119. CREMA-D - °¨Á¤ ÀνÄ
120. VoxCeleb2 - ´ë±Ô¸ð ¹ßÈ µ¥ÀÌÅÍ
121. LRW - ÀÔ¼ú Àбâ(´Ü¾î)
122. LRS3-TED - ÀÔ¼ú Àбâ(¹®Àå)
CHAPTER 17 À½¾Ç ¹× ¼Ò¸®(Music and Sound)
123. FUSS - ¼Ò¸® ºÐÇØ
124. CMM - Ŭ·¡½Ä À½¾Ç
125. GMD - ÀüÀÚ µå·³
126. E-GMD - ÀüÀÚ µå·³
127. NSynth - ´ë±Ô¸ð ¾Çº¸
128. Bach Doodle - ÈÀ½
129. MAESTRO - ÇÇ¾Æ³ë ¿¬ÁÖ
PART 5 °ÈÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ
CHAPTER 18 °ÈÇнÀ(Reinforcement Learning Environments)
130. Green House - ¿Â½Ç ½Ã¹Ä·¹À̼Ç
131. OpenAI GYM - ´ë±Ô¸ð °ÈÇнÀ ȯ°æµé
132. D4RL - ´ë±Ô¸ð °ÈÇнÀ ȯ°æµé
PART 6 °úÇбâ¼ú µ¥ÀÌÅÍ
CHAPTER 19 »ý¸í°úÇÐ(Biology)
133. GDC - ¾Ï À¯ÀüÀÚ Æ÷ÅÐ
134. CTPR - Ç×¾Ï ¾à¹°Ä¡·á ¹ÝÀÀ
135. KEGG - À¯ÀüÀÚ & ¹°Áú´ë»ç
136. OOD - ¹ÚÅ׸®¾Æ À¯ÀüÀÚ
137. COVID-19 Open-Data - Äڷγª19
CHAPTER 20 ÈÇÐ(Chemistry)
138. iEnvCmplx - ÈÇÐ º¹Àâ°è
139. iPlantNutrient - ½Ä¹°-ÈÇÐ º¹Àâ°è »óÈ£ÀÛ¿ë
140. OGB-LSC - ±×·¡ÇÁ Ãß·Ð
141. ProteinNet - ´Ü¹éÁú ºÐÀÚ±¸Á¶
142. GDB - À¯±â¹° ºÐÀÚ±¸Á¶ |
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Ãâ°í¾È³» |
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Ãâ°í¶õ ÀÎÅÍÆÄÅ© ¹°·ùâ°í¿¡¼ µµ¼°¡ Æ÷ÀåµÇ¾î ³ª°¡´Â ½ÃÁ¡À» ¸»Çϸç, ½ÇÁ¦ °í°´´Ô²²¼ ¼ö·ÉÇϽô ½Ã°£Àº »óÇ°Áغñ¿Ï·áÇØ Ãâ°íÇÑ ³¯Â¥ + Åùè»ç ¹è¼ÛÀÏÀÔ´Ï´Ù. |
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ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼´Â ¸ðµç »óÇ°ÀÇ Àç°í°¡ ÃæÁ·ÇÒ ½Ã¿¡ ÀÏ°ý Ãâ°í¸¦ ÇÕ´Ï´Ù. |
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ÀϺΠÀç°í¿¡ ´ëÇÑ Ãâ°í°¡ ÇÊ¿äÇÒ ½Ã¿¡´Â ´ã´çÀÚ¿¡°Ô Á÷Á¢ ¿¬¶ôÇϽðųª, °í°´¼¾ÅÍ(°í°´¼¾ÅÍ(1577-2555)·Î ¿¬¶ôÁֽñ⠹ٶø´Ï´Ù. |
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¹è¼Ûºñ ¾È³» |
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ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼ ´ë·®±¸¸Å´Â ¹è¼Û·á°¡ ¹«·áÀÔ´Ï´Ù. |
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´Ü, 1°³ÀÇ »óÇ°À» ´Ù¼öÀÇ ¹è¼ÛÁö·Î ÀÏ°ý ¹ß¼Û½Ã¿¡´Â 1°³ÀÇ ¹è¼ÛÁö´ç 2,000¿øÀÇ ¹è¼Ûºñ°¡ ºÎ°úµË´Ï´Ù. |
¾Ë¾ÆµÎ¼¼¿ä! |
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°í°´´Ô²²¼ ÁÖ¹®ÇϽŠµµ¼¶óµµ µµ¸Å»ó ¹× ÃâÆÇ»ç »çÁ¤¿¡ µû¶ó Ç°Àý/ÀýÆÇ µîÀÇ »çÀ¯·Î Ãë¼ÒµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. |
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Åùè»ç ¹è¼ÛÀÏÀÎ ¼¿ï ¹× ¼öµµ±ÇÀº 1~2ÀÏ, Áö¹æÀº 2~3ÀÏ, µµ¼, »ê°£, ±ººÎ´ë´Â 3ÀÏ ÀÌ»óÀÇ ½Ã°£ÀÌ ¼Ò¿äµË´Ï´Ù.
(´Ü, Åä/ÀÏ¿äÀÏ Á¦¿Ü) |
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ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼´Â °í°´´ÔÀÇ ´Ü¼ø º¯½É¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯°ú ¹ÝÇ°¿¡ µå´Â ºñ¿ëÀº °í°´´ÔÀÌ ÁöºÒÄÉ µË´Ï´Ù.
´Ü, »óÇ°À̳ª ¼ºñ½º ÀÚüÀÇ ÇÏÀÚ·Î ÀÎÇÑ ±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°Àº ¹«·á·Î ¹ÝÇ° µË´Ï´Ù.
±³È¯/¹ÝÇ°/º¸ÁõÁ¶°Ç ¹× Ç°Áúº¸Áõ ±âÁØÀº ¼ÒºñÀڱ⺻¹ý¿¡ µû¸¥ ¼ÒºñÀÚ ºÐÀï ÇØ°á ±âÁØ¿¡ µû¶ó ÇÇÇظ¦ º¸»ó ¹ÞÀ» ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
Á¤È®ÇÑ È¯ºÒ ¹æ¹ý ¹× ȯºÒÀÌ Áö¿¬µÉ °æ¿ì 1:1¹®ÀÇ °Ô½ÃÆÇ ¶Ç´Â °í°´¼¾ÅÍ(1577-2555)·Î ¿¬¶ô Áֽñ⠹ٶø´Ï´Ù.
¼ÒºñÀÚ ÇÇÇغ¸»óÀÇ ºÐÀïó¸® µî¿¡ °üÇÑ »çÇ×Àº ¼ÒºñÀÚºÐÀïÇØ°á±âÁØ(°øÁ¤°Å·¡À§¿øȸ °í½Ã)¿¡ µû¶ó ºñÇØ º¸»ó ¹ÞÀ» ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
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±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°ÀÌ °¡´ÉÇÑ °æ¿ì |
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»óÇ°À» °ø±Þ ¹ÞÀ¸½Å ³¯·ÎºÎÅÍ 7ÀÏÀ̳» °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
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°ø±Þ¹ÞÀ¸½Å »óÇ°ÀÇ ³»¿ëÀÌ Ç¥½Ã, ±¤°í ³»¿ë°ú ´Ù¸£°Å³ª ´Ù¸£°Ô ÀÌÇàµÈ °æ¿ì¿¡´Â °ø±Þ¹ÞÀº ³¯·ÎºÎÅÍ 3°³¿ùÀ̳», ±×»ç½ÇÀ» ¾Ë°Ô µÈ ³¯ ¶Ç´Â ¾Ë ¼ö ÀÖ¾ú´ø ³¯·ÎºÎÅÍ 30ÀÏÀ̳» °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
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»óÇ°¿¡ ¾Æ¹«·± ÇÏÀÚ°¡ ¾ø´Â °æ¿ì ¼ÒºñÀÚÀÇ °í°´º¯½É¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯Àº »óÇ°ÀÇ Æ÷Àå»óÅ µîÀÌ ÀüÇô ¼Õ»óµÇÁö ¾ÊÀº °æ¿ì¿¡ ÇÑÇÏ¿© °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù.
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±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°ÀÌ ºÒ°¡´ÉÇÑ °æ¿ì |
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°í°´´ÔÀÇ Ã¥ÀÓ ÀÖ´Â »çÀ¯·Î »óÇ° µîÀÌ ¸ê½Ç ¶Ç´Â ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì´Â ºÒ°¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. (´Ü, »óÇ°ÀÇ ³»¿ëÀ» È®ÀÎÇϱâ À§ÇÏ¿© Æ÷Àå µîÀ» ÈѼÕÇÑ °æ¿ì´Â Á¦¿Ü) |
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½Ã°£ÀÌ Áö³²¿¡ µû¶ó ÀçÆǸŰ¡ °ï¶õÇÒ Á¤µµ·Î ¹°Ç°ÀÇ °¡Ä¡°¡ ¶³¾îÁø °æ¿ì´Â ºÒ°¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
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Æ÷Àå °³ºÀµÇ¾î »óÇ° °¡Ä¡°¡ ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì´Â ºÒ°¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
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´Ù¹è¼ÛÁöÀÇ °æ¿ì ¹ÝÇ° ȯºÒ |
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´Ù¹è¼ÛÁöÀÇ °æ¿ì ´Ù¸¥ Áö¿ªÀÇ ¹ÝÇ°À» µ¿½Ã¿¡ ÁøÇàÇÒ ¼ö ¾ø½À´Ï´Ù. |
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1°³ Áö¿ªÀÇ ¹ÝÇ°ÀÌ ¿Ï·áµÈ ÈÄ ´Ù¸¥ Áö¿ª ¹ÝÇ°À» ÁøÇàÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸¹Ç·Î, ÀÌÁ¡ ¾çÇØÇØ Áֽñ⠹ٶø´Ï´Ù. |
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