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한국컴퓨터그래픽스학회 컴퓨터그래픽스학회논문지 컴퓨터그래픽스학회논문지 제26권 제3호
발행연도
2020.7
수록면
61 - 68 (8page)

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본 연구에서는 360˚ 파노라마의 깊이 영상을 추정하는 딥러닝 구조를 제안한다. 이전 연구들에서는 딥러닝 네트워크를 학습시키기 이해 렌더링된 360˚ 파노라마 데이터 셋을 사용했다. 하지만, 렌더링된 파노라마 데이터 셋은 실제로 촬영된 파노라마 데이터 셋과 다르기 때문에, 이전 연구들의 네트워크는 실제로 촬영된 파노라마에 대해선 깊이 영상을 정확히 추정할 수가 없었다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 도메인 적응을 사용해서 렌더링된 파노라마와 실제로 촬영된 파노라마가 공유하는 특징들을 네트워크가 학습하게 했다. 실험을 통해 우리의 방식이 렌더링된 파노라마에 대해선 우수한 성능을 유지하면서 실제로 촬영된 파노라마에 대해서도 정확한 깊이 영상을 추정하는 것을 볼 수 있다.
#깊이 추정 #딥러닝 #도메인 적응 #구형 파노라마 #단일 이미지 #depth estimation #deep learning #domain adaptation #spherical panorama #single image

목차

요약
Abstract
1. Introduction
2. Our Approach
3. Results
4. Conclusion
References

참고문헌 (30)

참고문헌 신청
K. Tateno / 2017 / Cnn-slam:Real-time dense monocular slam with learned depth prediction / Proc. CVPR google schola K. Karsch / 2014 / Automatic scene inference for 3d object compositing / ACM TOG 33(3) google schola J. Huang / 2017 / 6-dof vr videos with a single 360-camera / Proc. IEEE VR google schola X. Ren / 2012 / Rgb-(d) scene labeling: Features and algorithms / Proc. CVPR google schola S. Im / 2016 / All-around depth from small motion with a spherical panoramic camera / Proc. ECCV google schola

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