쉐도우 감지 재검토: 복잡한 세계를 위한 새로운 벤치마크 데이터셋

일반 사진 내 그림자 탐지는 현실 세계의 복잡성으로 인해 해결하기 어려운 문제이다. 최근의 그림자 탐지 기술은 다양한 벤치마크 데이터에서 뛰어난 성능을 달성하고 있으나, 일반적인 실제 환경에서는 여전히 성능에 한계가 있다. 본 연구에서는 다양한 시나리오에 해당하는 그림자 이미지를 수집하여, 복잡한 현실 세계에서의 그림자 탐지를 지원하기 위해 10,500개의 그림자 이미지로 구성된 새로운 데이터셋을 구축하였다. 각 이미지는 정답 마스크(ground-truth mask)로 레이블링되어 있으며, 다양한 장면 카테고리, 다양한 그림자 크기, 위치, 대비 및 유형을 포괄하고 있다. 또한 본 데이터셋의 복잡성에 대해 체계적으로 분석하고, 세부 정보를 강화하는 모듈을 갖춘 빠른 그림자 탐지 네트워크를 제안하며, 일반적인 상황에서도 그림자를 효과적으로 탐지할 수 있음을 실험적으로 입증하였다.