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저자정보
김나연 (국민대학교) 박민규 (전자부품연구원) 황영배 (전자부품연구원)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회 2018년 한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
발행연도
2018.11
수록면
744 - 748 (5page)

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최근 합성곱 신경망과 같은 딥 러닝 기술을 이용한 영상 기반 센싱 기술이 자율 주행을 위한 핵심기술로 각광받고 있다. 딥 러닝 기술은 필연적으로 많은 양의 학습 데이터를 필요로 하는데, 본 연구에서는 방대한 양의 영상이 주어졌을 때 실측 정보 없이 비지도 학습을 통해 깊이 정보 및 카메라의 움직임을 추정하는 방법에 대해 제안한다. 핵심 아이디어는 연속되는 영상에서 추정한 광류 정보와 가상 시점 생성 기술을 이용한 손실 함수를 설계한 것이며, 다양한 실험을 통해 최신 기술 대비 좋은 성능을 보임을 확인 하였다. 비지도 학습을 위한 손실 함수를 제안한다.
#depth prediction #unsupervised learning #dynamic context understanding #visual odometry #deep learning

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 방법
4. 실험 및 결과 분석
5. 결론 및 향후 연구
References

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정윤수 ,  김상유 ,  김은지 외 2명 한국자동차공학회 춘계학술대회 2020 .07
깊이 카메라를 이용한 움직임 추정 방법
권순각 ,  김성우 방송공학회논문지 2012 .07

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