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저자정보
Wooseok Oh (Seoul National University) Hwiyeon Yoo (Seoul National University) Timothy Ha (Seoul National University) Songhwai Oh (Seoul National University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2021
발행연도
2021.10
수록면
418 - 423 (6page)

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The vision-based 3D reconstruction methods have various advantages and can be used in various applications such as navigation. Although various vision-based methods are being studied, it is difficult to reconstruct many parts at once with a general camera because of a small FOV. To solve this problem, we propose a coarse but lightweight reconstruction method using a camera with a unique structure called a compound eye with various advantages such as large FOV. In the process, we devise a network that performs depth estimation on a compound eye structure to obtain a depth image containing 3D information from an RGB image. We tested our methods by collecting data using a compound eye camera implemented in a Gazebo simulation and simulation scenes we created. As a result, our 3D reconstruction method using the data we collected and the confidence score from our depth estimation result, can capture the environment with a high recall of 97.51%.
#3D Reconstruction #Compound Eye #Depth Estimation #Deep Learning

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATEDWORK
3. METHOD
4. EXPERIMENTS
5. RESULT
6. CONCLUSION
REFERENCES

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