Visual Odometry 를 위한 Deep Neural Network 구현 특성 분석

Abstract

최근 딥러닝의 발전은 카메라 이미지의 정보 잠재성을 한 층 더 높은 수준으로 끌어올리는 계기가 되었다. 특히 Convolutional Neural Network (CNN)는 기존의 Feature Extraction 알고리즘 보다 더 효과적이고 의미 있는 Feature 를 추출하면서 많은 연구자들의 관심을 받게 되었다. 그리고 Recurrent Neural Network (RNN)이 등장하면서 과거의 Feature 정보를 참고하여 현재 Target Task 에 필요한 추정을 수행할 수 있게 되었다. 본 논문은 자율 주행 기술의 기초 기술 중 하나인 Visual Odometry 에 Deep Neural Network 가 어떻게 응용되었는지 분석하는 데에 중점을 두었다.