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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 906 - 913 (8page)
이용수
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본 논문에서는 희소 깊이 영상과 컬러 영상을 이용해 조밀한 깊이 영상을 추정하는 깊이 완성을 수행하기 위해 최근접 이웃 커널 기술을 사용하는 방식의 네트워크를 제안한다. 먼저 예측하고자 하는 깊이 영상을 대략적인 깊이 정보의 구조 정보를 포함하는 부분과 세밀한 깊이 정보를 가지는 상세 부분으로 분할하여 예측하는 방식을 제안한다. 이 과정에서 깊이 영상의 구조 및 상세 정보는 분류 기법과 회귀 기법을 활용하여 각각 추정하였으며, 특히 분류 과정에서 최근접 이웃 커널 정보를 활용하여 주변 정보를 통해 분류를 진행하는 방식을 제안하였다. 제안 방식은 기존의 희소 깊이 완성 방식과 비교하여 우수한 성능을 나타냈고, 시각적으로도 만족할만한 결과를 보이게 됨을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 기술
Ⅲ. 제안 기법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
Uhrig, Jonas, et al. "Sparsity invariant cnns." 2017 international conference on 3D Vision (3DV). IEEE, 2017. doi: https://doi.org/10.1109/3DV.2017.00012
Chodosh, Nathaniel, Chaoyang Wang, and Simon Lucey. "Deep convolutional compressed sensing for lidar depth completion."Asian Conference on Computer Vision. Springer, Cham, 2018. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-20887-5_31
Liu, Sifei, et al. "Learning affinity via spatial propagation networks."Advances in Neural Information Processing Systems30 (2017). doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.1710.01020
Ma, Fangchang, Guilherme Venturelli Cavalheiro, and Sertac Karaman. "Self-supervised sparse-to-dense: Self-supervised depth completion from lidar and monocular camera."2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, 2019. doi: https://doi.org/10.1109/ICRA.2019.8793637
He, Kaiming, et al. "Deep residual learning for image recognition. " Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016. doi: https://doi.org/10.1109/CVPR.2016.90
Chodosh, Nathaniel, Chaoyang Wang, and Simon Lucey. "Deep convolutional compressed sensing for lidar depth completion."Asian Conference on Computer Vision. Springer, Cham, 2018. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-20887-5_31
Liu, Sifei, et al. "Learning affinity via spatial propagation networks."Advances in Neural Information Processing Systems30 (2017). doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.1710.01020
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