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저자정보
이주환 (전남대학교) 당탄부 (전남대학교) 배지훈 (전남대학교) 김진영 (전남대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2021년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2021.6
수록면
121 - 125 (5page)

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본 연구는 광범위한 컴퓨터 비전 문제를 성공적으로 해결한 새로운 아키텍쳐인 Visual Transformer(ViT)를 사용하여 단일 이미지로부터 깊이 정보를 추정하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 인코더의 자기주의 메커니즘을 통해 모델은 넓은 이미지 영역에서 깊이 정보를 고려하는 여러 이미지 패치 간의 상관관계를 확인한다. 상대적으로 전역 인식에 집중하는 자기주의의 국소 영역 인식 성능 개선을 위해서 다중스케일 기반 특징맵을 학습하여 깊이 정보를 추정한다. 논문에서 제안한 프레임워크는 간단하면서도 효과적이며 단일 ViT를 사용한 모델보다 성능이 우수하다. 정량적, 정성적 결과는 디코더의 추가적인 특징을 학습한 네트워크가 다양한 평가지표, 시각화 측면에서 개선된 성능을 보여준다.
#vision transform #artificial neural network #depth estimation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 깊이 영상 추정 네트워크
Ⅲ. 결론
참고문헌

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