Vision Transformer를 활용한 단일 영상 카메라 캘리브레이션

이승용; 한종기

doi:10.5909/JBE.2023.28.4.470

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이승용 (세종대학교) 한종기 (세종대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제28권 제4호

발행연도: 2023.7

수록면: 470 - 479 (10page)

DOI: 10.5909/JBE.2023.28.4.470

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카메라 캘리브레이션은 카메라의 초점거리, 주점, 왜곡 계수와 같은 내부 파라미터와 카메라의 위치 및 방향과 같은 외부 파라미터를 구하는 작업이다. 정확한 내부 파라미터를 구하는 작업은 컴퓨터비전 분야에서 매우 중요한 작업이지만 고전적인 방법들은 그 과정이 복잡하고 제약이 많다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 딥러닝을 활용한 단일영상만을 이용한 카메라 캘리브레이션 연구들이 발표되고 있지만 정확도가 다소 떨어진다는 문제가 있다. 본 논문에서는 EfficientNetV2를 이용해 얻은 피처에 Token들을 추가하여 Vision Transformer를 이용해 카메라 내부 파라미터를 추정하는 모델을 제안하고 이전 단일 영상 캘리브레이션 연구들과 비교하여 더 높은 정확도를 얻을 수 있음을 확인했다.

#Camera Calibration #Computer Vision #Deep Learning

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