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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.4
- 수록면
- 49 - 59 (11page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2024.61.4.49
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본 논문에서는 단안 카메라 기반의 깊이 추정 해석을 위한 단일 이미지에서 깊이 추정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존 딥러닝의 이미지 분류 도메인에서 널리 쓰이는 Split-Transform-Merge(STM) 전략을 Monocular Depth Estimation(MDE) 도메인에 범용적으로 적용될 수 있도록 변형된 전략이며, 깊이 추정 성능 향상을 목적으로 하는 기법이다. 기존에는 단순하게 단일 이미지를 네트워크에 입력하고 출력하는 회귀, 이산화된 깊이 값 클래스들(Bins)을 사전정의하고 네트워크의 출력으로는 각 픽셀의 Bins 확률값을 구하는 분류, 총 두 가지의 작업이 존재했다. 더 나아가, Bins를 사전정의하는 것이 아니라 네트워크의 마지막 출력에 Bins 추정 모듈을 추가시켜 학습할 수 있는 적응성 Bins 기술로 패러다임 전환하였으며, 최근에는 더 정확한 적응성 Bins 추정을 위해 여러 종류의 Bins 추정 모듈에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만 고차원의 피쳐맵 표현들이 Bins 추정 모듈에 입력될 때, 저차원 피쳐맵 표현들로 사영되어 입력되고 이는 필연적인 정보 손실을 초래하는 제한점이 있었다. 이러한 제한점을 개선하기 위해 피쳐맵 표현들과 Bins 추정 모듈과의 관계를 심층적으로 분석하고 정보 손실이 일어나는 제한점을 개선한 Split-Transform-Conversion-Merge(STCM) 전략을 새롭게 제안한다. 그리고 제안된 연산 전략의 성능 검증을 위해, MDE목적의 여러 기법들에 적용하여 성능 향상 결과를 확인하였고, 실험을 통해 모든 평가 지표에서 향상된 성능을 보였을뿐만 아니라 시각적인 성능에도 높은 향상을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안된 연산 전략
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (30)
참고문헌 신청
T. T. Cocias, S. M. Crigorescu, and F. Moldoveanu, “Multiple-superquadrics based object surface estimation for grasping in service robotics,” in Proc. of the International Conf. on Optimization of Electrical and Electronic Equipment(OPTIM), pp. 1471-1477, Brasov, Romania Romania, May 2012.
M. Kalia, N. Navab, and T. Salcudean, “A Real-Time Interactive Augmented Reality Depth Estimation Technique for Surgical Robotics,” in Proc. of the International Conf. on Robotics and Automation(ICRA), pp. 8291-8297, Montreal, Canada, May 2019.
W. Huang, J. Cheng, Y. Yand, and G. Guo, “An improved deep convolutional neural network with multi-scale information for bearing fault diagnosis,” Neurocomputing, vol. 359, pp. 2144-2158, Sep. 2019.
M. Alam, M. D. Samad, L. Vidyaratne, A. Glandon, and K. M. Iftekharuddin, “A Survey on deep neural networks in speech and vision systems,” Neurocomputing, vol. 417, pp. 302-321, Dec. 2020.
G. Tian, L. Liu, J. Ri, Y. Liu, and Y. Sun, “Objectfusion: an object detection and segmentation framework with rgb-d slam and convolutional neural networks,” Neurocomputing, vol. 345, pp. 3-14, June 2019.
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