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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박채림 (한국해양대학교) 이광일 (한국해양대학교) 조석제 (한국해양대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제33권 제3호
발행연도
2023.6
수록면
214 - 221 (8page)
DOI
10.5391/JKIIS.2023.33.3.214

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단일 이미지로부터 깊이 맵을 측정하는 기법은 오랫동안 연구되어온 분야이다. 이것은 장면 내의 기하학적 관계를 이해할 수 있는 중요한 정보로써 물체 인식, 3D 모델링, 증강현실 등에 활용될 수 있고 잠재적으로는 객체들 간의 가려짐 발생 시 추론할 수 있다. 이렇게 물체의 깊이를 추정하는 것은 컴퓨터 비전 분야에서 핵심적인 부분이며 수많은 응용 프로그램에서 필수적이다. 최근에는 딥러닝을 이용하여 이미지 수준의 정보와 계층적 특징을 탐색하는 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 하지만 이러한 방법들은 야간 환경과 그림자가 그을려진 환경에서 깊이를 측정하고 전방 객체를 인식하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 보완하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 Vision Transformer(ViT)를 이용하여 이미지 속 객체의 초점을 자동으로 잡고 모듈 세가지를 새롭게 추가함으로써 깊이 맵을 측정한다. 이는 Reconstitution, Fusion, Double-side로써, 깊이 맵 사이에서 발생되는 손실값을 줄이고 미세한 부분까지 조정함으로써 다양한 환경 모두에서 사용할 수 있으며 저량적, 정성적 평가를 통해 우수한 결과를 보였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. Vision Transformer
4. 단일 이미지 깊이 맵 추정
5. 실험 및 결론
References

참고문헌 (34)

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