Development of an Automated Object Detection Labeling System with Integrated Annotation Format Support Using Kubeflow

객체 탐지 모델의 성능 향상에는 모델의 정확도뿐만 아니라 이미지에서 특정 객체를 식별하고 이를 정확하게 구분하는 어노테이션의 품질이 중요한 역할을 한다. 기존의 데이터 구축 방식은 수작업으로 이루어져 시간이 많이 소요되고 오류가 발생할 가능성이 높다. 특히, XML, TXT, JSON 등 다양한 형식의 어노테이션이 혼재되어 모델 학습에 어려움을 초래한다. 이에 본 논문에서는 어노테이션 형식을 XML로 통일하고, PyTorch, TensorFlow 등의 딥러닝 프레임워크를 통한 객체 탐지 모델의 사전 학습된 가중치를 활용하여 고품질 어노테이션 데이터를 자동으로 생성하는 프로세스를 설계하였다. 또한, Kubeflow를 기반으로 자동화된 파이프라인을 구성하여 어노테이션 성능을 실험한 결과, mAP 기준 0.58에서 0.83 사이의 높은 성능을 달성하였다. 본 논문은 객체 탐지 데이터셋 구축의 효율성과 정확성을 동시에 향상시키는데 기여할 것으로 기대된다.