현재 데이터셋에서 가림 문제에 대한 객체 검출 알고리즘 시스템 평가의 부족 및 현실에서 일부 데이터를 얻기 어려운 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 가림 이미지 데이터와 해당 주석 정보를 생성하는 가림 이미지 데이터 생성 시스템을 제안하고, 이를 이용하여 가림 이미지 데이터셋 MOCOD(More than Common Object Dataset)를 구축하였다. 시스템 구축 측면에서 장면 및 전역 관리 모듈, 제어 모듈, 데이터 처리 모듈을 설계하여 데이터를 생성하고 처리하여 가림 이미지 데이터셋을 구축하였다. 데이터 생성 측면에서는 템플릿 ID를 사용하여 불투명 객체의 픽셀 단위 후처리 주석을 생성하였고, 광선 단계 샘플링 3차원 시공간을 이용하여 반투명 객체의 픽셀 단위 주석을 생성하였다. 종합적으로 생성된 주석 데이터를 활용하여 이미지 내 대상 객체의 가림률을 계산하고 가림 등급을 구분하였다. 실험 결과, 가림 이미지 데이터 생성 시스템을 사용하면 인스턴스 분할 수준의 주석 데이터를 매우 효율적으로 주석할 수 있으며, 이미지 평균 주석 속도는 0.07초에 달한다. 또한 시스템에서 생성된 주석 데이터는 10단계의 가림 구분을 제공하여 다른 데이터셋보다 더 정확한 가림 등급 구분 및 주석 정확도를 보유하고 있다. 시스템에 도입된 반투명 객체 가림 주석도 가림 문제 평가의 완전성을 더욱 강화하였다. 가림 이미지 데이터 생성 시스템은 가림 데이터셋을 효율적으로 구축할 수 있으며, 기존 다른 데이터셋과 비교할 때 본 시스템에서 생성한 데이터셋은 더 정확한 주석 정보를 포함하여 가림 문제 하에서 객체 검출 알고리즘의 병목 현상 및 성능을 더 잘 평가할 수 있다.

가림;시뮬레이션;데이터셋;컴퓨터 비전