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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 1,318 - 1,321 (4page)
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Monocular depth estimation have shown promising progress with the advent of deep convolutional neural networks (DCNNs). However, most existing methods approach depth estimation as supervised regression probelm, which has great limitations on aquiring per-pixel ground-truth depth data at scale. To overcome this, recent studies approach depth estimation as self-supervised manner, by addressing monocular depth prediction as image reconstruction problem. We propose receptive field block to network’s encoder to enhance self-supervised monocular depth estimation. Receptive field block (RFB) on encoder architecture gives a great help to incorporate more discriminative feature representation and improve flow of gradients. RFB is applied with various kernel and dilation sizes, expanding receptive field while minimizing the increase in learning parameters. Emprical evaluation on the KITTI dataset demonstrates the effectiveness of our approach.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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