인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록·키워드
단일 이미지 기반 3D 재구성은 하나의 2D 이미지만으로 3D 객체를 재구성하는 컴퓨터 비전 및 그래픽스의 한 분야로, 증강 현실, 게임 개발 등 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있다. 본 논문에서는 단일 이미지 기반 3D 재구성을 위해 집중 메커니즘을 통합하여 3D 재구성 성능을 향상시키기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 인코더와 디코더로 구성된 기본 3D 생성 모델에 자기 집중(Self-Attention)과 교차 집중(Cross-Attention) 메커니즘을 적용하였다. 이러한 메커니즘은 이미지 내의 중요한 지역적 특징을 강조하면서도, 전역적인 맥락 정보를 동시에 활용하여 재구성의 정확도를 높인다. 본 논문에서는 3D 재구성에서 널리 사용되는 ShapeNet 데이터셋에서의 실험을 통해 제안하는 방법이 3D 재구성의 정확도와 정밀도를 평가하는 다양한 지표에서 우수한 결과를 얻었으며, 복잡한 객체의 세부사항을 재현하는 능력에서도 탁월한 성능을 입증하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-25-02-091204571