RGB-Depth 데이터 셋 개선을 통한 실내 환경의 단일 영상 깊이 추정Single Image Depth Estimation based on Enhanced RGB-Depth Dataset
- Other Titles
- Single Image Depth Estimation based on Enhanced RGB-Depth Dataset
- Authors
- 김지완; 정민영; 신영길
- Issue Date
- Aug-2022
- Publisher
- 한국차세대컴퓨팅학회
- Keywords
- single image depth estimation; ground-truth depth image; supervised depth estimation; RGB-depth image; 단일 영상 깊이 추정; 정답 깊이 이미지; 지도학습 기반 깊이 추정; RGB-깊이 이미지
- Citation
- 한국차세대컴퓨팅학회 논문지, v.18, no.4, pp.73 - 82
- Journal Title
- 한국차세대컴퓨팅학회 논문지
- Volume
- 18
- Number
- 4
- Start Page
- 73
- End Page
- 82
- URI
- http://scholarworks.bwise.kr/ssu/handle/2018.sw.ssu/42846
- DOI
- 10.23019/kingpc.18.4.202208.008
- ISSN
- 1975-681X
- Abstract
- 단일 영상에서의 깊이 추정은 컴퓨터 비전 분야에서 지속적으로 연구되어 오고 있는 분야이다. 그러나 상용화된 깊이 지각 카메라로부터 획득한 실내 영상의 깊이 맵은 여전히 부족한 정밀도와 상당한 노이즈를 포함하고 있다. 특히, 지도 학습 기반 깊이 추정 기법들의 성능은 정답 (ground-truth) 깊이 맵의 정밀도에 크게 영향을 받기 때문에 깊이 이미지의 품질 개선이 크게 요구된다. 본 논문에서는 개선된 실내 환경 RGB-Depth 데이터 셋을 통해 지도 학습 기반의 깊이 추정 기법들의 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 향상된 품질의 데이터 셋을 사용하여 단순한 네트워크 구조만으로도 최신의 방법들에 준하는 성능을 보였다. 또한, 기존의 데이터 셋과 제안하는 데이터 셋으로 각각 학습 시켰을 때 성능 향상을 보임으로써, 정답 데이터의 품질이 깊이 추정 성능에 주요한 역할을 수행한다는 것을 입증하였다.
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