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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.3
- 수록면
- 389 - 395 (7page)
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심층 학습 기술의 발전으로 인해 분류, 객체 검출, 분할과 같은 시각 정보를 이용한 심층 학습이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그 중 자율 주행은 시각 데이터를 잘 활용하는 대표적인 분야 중 하나이다. 본 논문에서는 도로 위의 사람과 운송수단 객체에 대한 개별적인 깊이 값을 예측하는 망을 제안한다. 제안하는 모델은 YOLOv3와 Monodepth를 기반으로 하며, 하드 파라미터 쉐어링을 이용한 인코더와 디코더를 통해 객체 검출과 깊이 추정을 동시에 수행한다. 또한 주의 집중 기법을 사용하여 객체 검출 및 깊이 추정의 정확도를 높이고자 하였다. 깊이 추정은 단안 이미지를 통해 이루어지며, 자가 학습 방법을 통해 학습을 수행하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 객체 깊이 추정 망
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Y. Wang, W. L. Chao, D. Garg, B. Hariharan, M. Campbell, and K. Q. Weinberger, “Pseudo-LiDAR from Visual Depth Estimation: Bridging the Gap in 3D Object Detection for Autonomous Driving,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 8437-8445, 2019.
J. T. Lin, D. Dai, and L. V. Goll, “Depth Estimation from Monocular Images and Sparse Radar Data,” in Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp. 10233-10240, 2020.
A. Saxena, J. Schulte, and A. Y. Ng, “Depth Estimation using Monocular and Stereo Cues,” in Proceedings of the IEEE International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp. 2197-2203, 2007.
D. Xu, E. Ricci, W. Ouyang, X. Wang, and N. Sebe, “Multi-Scale Continuous CRFs as Sequential Deep Networks for Monocular Depth Estimation,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1161-169, 2017.
M. Ramamonjisoa, Y. Du, and V. Lepetit, “Predicting Sharp and Accurate Occlusion Boundaries in Monocular Depth Estimation Using Displacement Fields,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 14636-14645, 2020.
J. T. Lin, D. Dai, and L. V. Goll, “Depth Estimation from Monocular Images and Sparse Radar Data,” in Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp. 10233-10240, 2020.
A. Saxena, J. Schulte, and A. Y. Ng, “Depth Estimation using Monocular and Stereo Cues,” in Proceedings of the IEEE International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp. 2197-2203, 2007.
D. Xu, E. Ricci, W. Ouyang, X. Wang, and N. Sebe, “Multi-Scale Continuous CRFs as Sequential Deep Networks for Monocular Depth Estimation,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1161-169, 2017.
M. Ramamonjisoa, Y. Du, and V. Lepetit, “Predicting Sharp and Accurate Occlusion Boundaries in Monocular Depth Estimation Using Displacement Fields,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 14636-14645, 2020.
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