대전광역시 서구

이 데이터는 프린터 및 팩스 기기를 촬영한 이미지를 기반으로 한 AI 학습용 데이터셋입니다. 전체 데이터는 총 200장의 이미지 파일과 200개의 라벨링 텍스트 파일로 구성되어 있으며, 각각 ‘images’ 폴더와 ‘labels’ 폴더에 저장되어 있습니다. 이미지에는 다양한 디자인과 크기의 프린터 및 팩스 기기가 포함되어 있으며, 주로 사무실 및 실내 환경에서 여러 각도와 거리에서 촬영되었습

이 데이터는 마네킹 이미지를 대상으로 한 AI 학습용 데이터셋입니다. 총 200장의 이미지 파일과 같은 이름의 라벨링 텍스트 파일 200개로 구성되어 있으며, ‘images’ 폴더와 ‘labels’ 폴더에 각각 저장되어 있습니다. 이미지에는 다양한 소재, 크기, 자세의 마네킹이 포함되어 있으며, 주로 실내 환경에서 촬영되었습니다. 이미지에는 마네킹의 상반신, 전신, 의류를 착용한 형태 등 다

이 데이터는 항아리를 촬영한 이미지와 해당 이미지에 대한 라벨링 데이터를 포함한 AI 학습용 데이터셋입니다. 데이터는 총 200장의 이미지와 동일 개수의 라벨링 텍스트 파일로 구성되어 있으며, 이미지 파일은 ‘images’ 폴더에, 라벨링 파일은 ‘labels’ 폴더에 저장되어 있습니다. 이미지에는 다양한 형태와 크기의 항아리가 포함되어 있으며, 실내외 여러 환경에서 촬영되었습니다. 라벨링

이 데이터는 비데 이미지를 기반으로 한 AI 학습용 데이터셋입니다. 데이터는 총 200장의 이미지와 동일 수량의 라벨링 텍스트 파일로 구성되어 있으며, 각각 'images' 폴더와 'labels' 폴더에 저장되어 있습니다. 이미지에는 다양한 형태, 색상, 디자인의 비데가 포함되어 있으며, 실내 화장실 환경에서 여러 각도와 거리에서 촬영된 상태로 구성되어 있습니다. 각 라벨링 파일은 YOLO

이 데이터는 쌀통 및 탈수기 이미지를 기반으로 한 AI 학습용 데이터셋입니다. 전체 데이터는 200장의 이미지 파일과 대응하는 200개의 라벨링 텍스트 파일로 구성되어 있으며, ‘images’ 폴더와 ‘labels’ 폴더에 각각 저장되어 있습니다. 이미지에는 다양한 형태, 크기, 용도의 쌀통과 탈수기가 포함되어 있으며, 주로 실내 환경에서 여러 각도와 거리에서 촬영되었습니다. 각 라벨링 파일

이 데이터는 소파 이미지를 기반으로 한 AI 학습용 데이터셋입니다. 총 200장의 이미지 파일과 이에 대응하는 200개의 라벨링 텍스트 파일로 구성되어 있으며, 각각 ‘images’ 폴더와 ‘labels’ 폴더에 저장되어 있습니다. 이미지에는 다양한 크기, 형태, 색상, 재질의 소파가 포함되어 있으며, 가정 및 상업용 실내 공간에서 여러 각도와 거리에서 촬영되었습니다. 각 라벨링 텍스트 파일

이 데이터는 건조대(빨래건조대)를 촬영한 이미지를 기반으로 한 AI 학습용 데이터셋입니다. 총 200장의 이미지와 동일한 수량의 라벨링 텍스트 파일로 구성되어 있으며, ‘images’ 폴더와 ‘labels’ 폴더에 각각 저장되어 있습니다. 이미지에는 다양한 크기, 형태, 재질의 건조대가 포함되어 있으며, 주로 실내 및 외부 공간에서 여러 각도와 거리에서 촬영되었습니다. 라벨링 데이터는 YOL

이 데이터는 유모차 이미지를 기반으로 한 AI 학습용 데이터셋입니다. 총 200장의 이미지와 200개의 라벨링 텍스트 파일로 구성되어 있으며, 각각 'images' 폴더와 'labels' 폴더에 저장되어 있습니다. 이미지에는 다양한 형태, 색상, 구조의 유모차가 포함되어 있고, 실내외 환경에서 다양한 각도와 거리에서 촬영되었습니다. 유모차의 프레임, 손잡이, 바퀴, 캐노피 등 주요 구성 요소

이 데이터는 서랍장을 촬영한 이미지 데이터를 기반으로 한 AI 학습용 데이터셋입니다. 총 200장의 이미지 파일과 이에 대응하는 200개의 라벨링 텍스트 파일로 구성되어 있으며, 각각 ‘images’ 폴더와 ‘labels’ 폴더에 저장되어 있습니다. 이미지에는 다양한 형태, 크기, 색상의 서랍장이 포함되어 있고, 주로 실내 환경에서 여러 각도와 거리에서 촬영되었습니다. 라벨링 텍스트는 YOL

이 데이터는 다리미(의류용 전기다리미) 이미지를 대상으로 한 AI 학습용 데이터셋입니다. 데이터는 총 200장의 이미지 파일과 동일한 수의 라벨링 텍스트 파일로 구성되어 있으며, 각각 ‘images’ 폴더와 ‘labels’ 폴더에 저장되어 있습니다. 이미지에는 다양한 형태와 모델의 다리미가 포함되어 있으며, 실내 환경에서 다양한 각도와 거리에서 촬영되었습니다. 촬영된 이미지에는 다리미의 본체

이 데이터는 매트류(바닥 매트, 요가 매트, 침실용 매트 등)를 촬영한 이미지를 기반으로 한 AI 학습용 데이터셋입니다. 데이터셋은 총 200장의 이미지 파일과 동일 수량의 라벨링 텍스트 파일로 구성되어 있으며, 각각 ‘images’ 폴더와 ‘labels’ 폴더에 분류 저장되어 있습니다. 이미지에는 다양한 형태, 크기, 재질의 매트가 포함되어 있으며, 실내외 환경에서 여러 각도와 거리에서 촬

이 데이터는 거울과 거울 프레임 이미지를 기반으로 한 AI 학습용 데이터셋입니다. 총 200장의 이미지 파일과 같은 수의 라벨링 텍스트 파일로 구성되어 있으며, ‘images’ 폴더와 ‘labels’ 폴더에 각각 저장되어 있습니다. 이미지에는 다양한 크기, 디자인, 재질의 거울이 포함되어 있으며, 주로 실내 환경에서 여러 각도와 거리에서 촬영되었습니다. 라벨링 데이터는 YOLO 형식으로 작성

이 데이터는 싱크대 이미지를 기반으로 한 AI 학습용 데이터셋입니다. 총 200장의 이미지와 동일 수량의 라벨링 텍스트 파일로 구성되어 있으며, ‘images’ 폴더와 ‘labels’ 폴더에 각각 저장되어 있습니다. 이미지에는 다양한 크기, 형태, 소재의 싱크대가 포함되어 있으며, 주로 주방 환경에서 여러 각도와 거리에서 촬영되었습니다. 이미지에는 싱크볼, 수도꼭지, 상판, 주변 수납공간 등

이 데이터는 행거 이미지를 기반으로 한 AI 학습용 데이터셋입니다. 총 200장의 이미지와 각 이미지에 대응하는 200개의 라벨링 텍스트 파일로 구성되어 있으며, 각각 ‘images’ 폴더와 ‘labels’ 폴더에 저장되어 있습니다. 이미지에는 다양한 형태, 재질, 크기의 행거들이 포함되어 있으며, 실내 환경에서 여러 각도와 거리에서 촬영된 구성을 보여줍니다. 행거의 기본 구조(지지대, 봉,

이 데이터는 욕조 이미지를 대상으로 한 AI 학습용 데이터셋입니다. 총 200장의 이미지 파일과 동일한 수의 라벨링 텍스트 파일로 구성되어 있으며, 각각 ‘images’ 폴더와 ‘labels’ 폴더에 저장되어 있습니다. 이미지에는 다양한 형태, 크기, 재질의 욕조가 포함되어 있으며, 주로 실내 환경에서 여러 각도와 거리에서 촬영되었습니다. 각 이미지는 욕조의 본체, 배수구, 수도꼭지 등 주요