모바일 카메라에서 촬영한 2차원 단안 영상의 3차원 모델 재구성 구현 :Implementation of 3D Model Reconstruction of 2D Monocular Images Taken from Mobile Cameras

신우성

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자료유형: 학위논문

저자정보: 신우성 (단국대학교 )

지도교수: 김영섭

발행연도: 2023

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이용수15

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

모바일 카메라에서 촬영한 2차원 단안 영상의 3차원 모델 재구성 구현

신우성 전자전기공학과 2023.01 학위논문

2022

모바일 카메라로부터 촬영된 2D 단안 영상의 3D 모델 재구성 구현

신우성 , 한우리 , 김영섭 대한전자공학회 학술대회 2022.06 학술대회자료

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본 논문에서는 증강현실, 가상현실, 의료 및 비디오 게임에서 수요가 많은 3D 이미지 재구성을 보여준다. 3D 툴을 포함한 고가의 장비가 필요 없는 모바일 환경에서 캡처한 RGB 이미지를 서버로 전송하고 MonoDepth2, RenNet50 및 Vision Transformer(ViT)를 사용하여 단안 이미지의 Depth Map을 추출한다. 추출된 Depth Map은 기존 RGB 이미지와 결합하여 3D 모델링 포인트 클라우드를 생성한다. 그리고 생성된 3D 모델은 모바일 환경에서 표시된다. 이 논문은 ResNet50 및 ViT를 기존 MonoDepth2와 결합하여 높은 품질의 깊이 맵 추출을 보여주며, 6개의 훈련 데이터 세트(DIML Unside, MegaDepth, ReDweb, ETH3D, KITI 및 TUM-RGBD)를 통해 학습되었다.

#3D Reconstruction #Depth Estimation #ViT #ResNet50 #MonoDepth2 #Depth Map

목 차
국문초록 ⅰ
목 차 ⅱ
List of Tables ⅲ
List of Figures ⅲ
Ⅰ. 서론 1
1.1 연구 배경 및 필요성 1
1.2 선행 연구 3
1.3 연구 목적 및 내용 7
Ⅱ. 본론 9
2.1 Framework 9
2.2 Pre-Training 11
2.3 Depth Estimation 11
2.3.1 ResNet50 12
2.3.2 Vision Transformer(ViT) 14
2.3.3 MonoDepth2 15
2.4 Dataset 17
2.5 3D Reconstruction 19
Ⅲ. 결과 20
3.1 Experimental Result 20
Ⅳ. 결론 28
참고문헌 30
Abstract 34
List of Tables
Table 2-1 Learning Dataset 18
Table 3-1 Error Rate 27
List of Figures
Figure 1-1 Overall Framework and Architecture 9
Figure 2-1 BottleNeck Architecture 13
Figure 3-1 Result of MonoDepth2 and Our Results 21-22
Figure 3-2 RGB Image, Depth Map, and 3D Modeling 24-25
Figure 3-3 Datasets 26

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