KETI-SG

KETI Scene graph dataset은 50,000장의 이미지에 대해 장면그래프를 annotation한 데이터셋입니다.
KETI-SG의 이미지들은 Imagenet(ILSVRC2012)과 Visual genome 데이터셋의 이미지 중 일부를 샘플링하여 구성하였습니다.

Install

1. Download Imagenet and Visual genome, then extract them into /source

source  
    ├── imagenet  
    │   ├── test  
    │   ├── train  
    │   └── val  
    └── visualgenome  
        ├── VG_100K  
        └── VG_100K_2  

2. Download KETI-SG annotations, then extract them into /data

data  
    ├── meta_info  
    ├── test  
    │   ├── image  
    │   ├── inpainting_samples  
    │   │   ├── json_samples  
    │   │   ├── mask  
    │   │   └── masked_image  
    │   ├── json  
    │   └── segments  
    ├── train  
    │   ├── image  
    │   ├── json  
    │   └── segments  
    └── val  
        ├── image  
        ├── inpainting_samples  
        │   ├── json_samples  
        │   ├── mask  
        │   └── masked_image  
        ├── json  
        └── segments  

3. run gen_data.py for sampling raw images

python3 gen_data.py 

4. run gen_inpainting_samples.py for generating inpainting samples

python3 gen_inpainting_samples.py 

bibtex

KETI-SG를 이용하여 연구를 진행하실 경우 아래와 같이 인용해주시기를 부탁드립니다.

@misc{keti-sg,
    author       = {KETI AIRC},
    title        = {KETI-SG: KETI scene graph dataset},
    month        = dec,
    year         = 2023,
    url          = {https://github.com/AIRC-KETI/KETI-SG}
}

Acknowledgement

• 본 연구는 2021년도 정부 (과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (2021-0-00537, 자기지도 학습에 의한 시각적 상식으로 영상에서 보이지 않는 부분을 복원하는 기술)
• This work was supported by Institute of Information and communications Technology Planning and evaluation (IITP) grant funded by the Korea government (MSIT) (2021-0-00537, Visual common sense through self-supervised learning for restoration of invisible parts in images)