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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 866 - 878 (13page)
- DOI
- 10.5909/JBE.2024.29.6.866
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이미지 깊이 추정 연구는 자율 주행, 가상 현실 등 다양한 분야에 활용도가 높은 연구이다. 이미지 깊이 추정(depth estimation)은 입력 이미지의 각 픽셀이 3차원 공간에 대응되었을 때의 대응된 각 픽셀이 카메라로부터 3차원 공간 내 위치까지의 거리를 추정하는 것을 목표로 한다. 열화상 이미지는 야간과 같이 조명이 부족한 상황에서 어느 정도의 신뢰할 수 있는 영상 정보를 제공하는 반면, RGB 이미지는 낮 동안 일관된 고품질 데이터를 제공하기 때문에, 본 논문에서는 열화상 이미지와 RGB 이미지를 모두 활용하여 이미지 각각의 깊이 정보를 추정하는 효과적인 딥러닝 방법을 제안한다. 또한, 일반적으로 열화상 이미지와 RGB 이미지는 비정렬 상태로 획득되기 때문에 두 이미지를 깊이 정보 추정에 상호보완적으로 사용하기 위해, 본 논문에서는 (i) 비정렬된 열화상 이미지와 RGB 이미지에서의 특징 추출과 이들의 듀얼 모달리티 교차 융합 모듈, (ii) 듀얼 모달리티 입력을 처리하기 위한 공유 인코더-디코더 구조, (iii) 듀얼 모달리티에서의 동시 지도 훈련을 위한 다중 목적 학습 전략을 제시한다. 다양한 실험을 통해 제안 방법의 효과성을 검증하였으며, 단일 모달 입력(열화상 이미지, RGB 이미지)만을 사용하는 경우 대비 7%, 4%의 성능 향상을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
III. 제안 방법
Ⅳ. 실험 수행 및 결과 분석
Ⅴ. 절제 연구 (Ablation Study)
Ⅵ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
Byeongjun Kwon, 2024, “Multi-modal Depth Estimation from Misaligned Thermal and RGB Images”, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) Master’s Thesis. https://library.kaist.ac.kr/search/ctlgSearch/posesn/view.do?bibctrlno=1097161&se=t0&ty=B&_csrf=902b96d7-09f5-46a7-9bb2-7fda213b426c
Byeongjun Kwon. “Multi-modal Depth Estimation from Misaligned Thermal and RGB Images”, Korean Institute of Broadcast and Media Engineers Summer Conference, 2024. https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11849202
Eigen, David, and Rob Fergus. “Predicting depth, surface normals and semantic labels with a common multi-scale convolutional architecture.” Proceedings of the IEEE international conference on computer vision. pp. 2650-2658. 2015. doi: https://doi.org/10.1109/iccv.2015.304
Fu, Huan, et al. “Deep ordinal regression network for monocular depth estimation.” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. pp. 2002-2011. 2018. doi: https://doi.org/10.1109/cvpr.2018.00214
Ranftl, René, Alexey Bochkovskiy, and Vladlen Koltun. “Vision transformers for dense prediction.” Proceedings of the IEEE/CVF international conference on computer vision. pp. 12179-12188. 2021. doi: https://doi.org/10.1109/iccv48922.2021.01196
Byeongjun Kwon. “Multi-modal Depth Estimation from Misaligned Thermal and RGB Images”, Korean Institute of Broadcast and Media Engineers Summer Conference, 2024. https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11849202
Eigen, David, and Rob Fergus. “Predicting depth, surface normals and semantic labels with a common multi-scale convolutional architecture.” Proceedings of the IEEE international conference on computer vision. pp. 2650-2658. 2015. doi: https://doi.org/10.1109/iccv.2015.304
Fu, Huan, et al. “Deep ordinal regression network for monocular depth estimation.” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. pp. 2002-2011. 2018. doi: https://doi.org/10.1109/cvpr.2018.00214
Ranftl, René, Alexey Bochkovskiy, and Vladlen Koltun. “Vision transformers for dense prediction.” Proceedings of the IEEE/CVF international conference on computer vision. pp. 12179-12188. 2021. doi: https://doi.org/10.1109/iccv48922.2021.01196
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