针对当前数据集在遮挡问题下对于目标检测算法系统评价的不足以及现实中部分数据难以获取的问题,本文提出一个遮挡图像数据生成系统来生成遮挡图像以及对应标注信息,并利用该系统构建遮挡图像数据集MOCOD(More than Common Object Dataset).在系统构建方面,设计了场景及全局管理模块、控制模块和数据处理模块用于生成和处理数据从而构建遮挡图像数据集.在数据生成方面,使用模板ID后处理图像生成不透明物体的像素级标注,使用光线步进采样三维时序空间生成半透明物体的像素级标注,综合生成的标注数据计算出图像中目标物体的遮挡率并划分遮挡等级.实验表明,使用遮挡图像数据生成系统能够非常高效地标注实例分割级的标注数据,图像平均标注速度达到了0.07 s.同时系统生成的标注数据提供10个等级的遮挡划分,相较于其他数据集有更为精确的遮挡等级划分和标注精度.系统引入的半透明物体遮挡标注也进一步增强了数据集对于遮挡问题评估的完备性.遮挡图像数据生成系统能够高效地构建遮挡数据集,相较于其他现有数据集,本系统生成的数据集有更精确的标注信息,能够更好地评估目标检测算法在遮挡问题下的瓶颈和性能.
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