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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 912 - 915 (4page)
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Depth estimation is the field of research focused on predicting the depth of each pixel in an image relative to a 3D space, with applications in autonomous driving and virtual reality. In this paper, we propose a deep learning approach to estimate depth by utilizing both thermal and RGB images simultaneously, which are crucial for enhancing driver and pedestrian safety in autonomous driving scenarios. Our method addresses the challenge of predicting depth from misaligned thermal and RGB images captured in different conditions, such as daytime and nighttime. We introduce a feature extraction process and a cross-fusion module to effectively integrate information from both modalities. Additionally, we employ a shared encoder-decoder structure and a multi-objective training strategy to facilitate supervised learning from multi-modal inputs. By utilizing cross-attention mechanisms, we extract features from corresponding positions in misaligned thermal and RGB images for accurate depth prediction. Experimental results demonstrate the effectiveness of our approach, achieving significant performance improvements compared to using either thermal or RGB images alone.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Method
3. Experimental Results
4. Conclusion
Reference
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