연구진이 Blender 기반 합성 데이터 파이프라인을 개발하여 자동 주석 처리된 키포인트를 생성했어요. 합성 데이터와 실제 데이터를 결합하여 주름 검출 모델을 학습시켰어요. CNN 기반 키포인트 검출 모델은 평균 위치 오차(MPE) 1.7615 픽셀을 달성했어요.
YOLOv8-OpenCV 파이프라인을 활용하여 구조적 주름에서 잡기 지점을 추출하고, 키포인트를 기반으로 옷의 모서리를 펴는 알고리즘을 제안했어요. 제안된 시스템은 높은 가려짐 상태에서 기존 방식보다 성능이 뛰어나요.
학습된 시각 시스템은 별도 튜닝 없이 실제 천에 적용 가능하며, 거짓 양성을 줄여 안정적인 성능을 보여줘요.