この記事では、仮想人間シミュレーションを活用し、歩行者のトレーニングデータセットを拡張する可能性を探求しています。特に、簡素なレンダリングのコンピュータグラフィックス（CG）画像が、機械学習のトレーニングデータセットを増強する上で有効かどうかを検証します。従来、実際のデータ収集には手間がかかり、ラベル付けも手動で行われることが多かったのですが、CG画像は自動的に生成されるグラウンドトゥルースを提供できます。この技術を使うことで、歩行者検出やカウントの精度が向上し、イベント検出全体のプロセスを効率化できる可能性があります。実験結果からは、CG画像を用いた拡張データセットが、実際の画像シーケンスのみを使用した場合よりも優れた成果を示しました。