CV 논문리뷰/Depth Estimation (6) 썸네일형 리스트형 [ICRA 2022] Semi-Supervised Learning with Mutual Distillation for Monocular Depth Estimation 오늘 리뷰할 논문은 고려대학교 김승룡 교수님 연구실에서 작성된 논문입니다. Mutual Learning, Uncertainty map과 관련된 리뷰로 저번 리뷰처럼 masking 관련된 내용들이 흥미로워서 찾아보다가 citation을 타고타고 읽어보게 되었습니다. 제가 진행중인 실험은 Semantic Segmentation task인데 리뷰는 또 어쩌다 보니 Depth 논문이네요. 언젠간 다시 Depth 관련 연구를 진행해보고 싶다는 생각을 하면서,, 리뷰 시작하도록 하겠습니다. Introduction Depth Estimation, Semantic Segmentation 등 CV와 Robotics 분야에서 Semi, Self Supervised 방식으로 문제를 해결하는 논문들의 Introduction .. [ICCV 2021] Adaptive confidence thresholding for monocular depth estimation (+ Brief Introduction of MonoDepth1,2) 네 안녕하세요. 해당 논문은 2022년 여름쯤 제가 한창 Depth Estimation 공부를 진행할 때 간략하게 읽었었던 논문입니다. 사실 Depth의 task적인 부분 보다는 Adaptive한 Masking전략에 대부분의 focus를 잡고 읽었기 때문에 Depth task에 대한 여러 지식들이나 흐름에 대해서는 조금 부족할 수도 있습니다. 그래도 최대한 리뷰의 큰 흐름을 잡고 잘 작성해 보겠습니다 1. Premilinary About MonoDepth 우선 시작하기 전 Depth Estimation이 무엇이고 어떤 식으로 동작하는지 잘 모르는 분들을 위한 설명을 진행하겠습니다. 또한, Depth Estimation에 흥미가 있어서 관련 논문을 읽어보고 싶으신 분이 계실 수 있지요. 그래서 해당 분야에.. [ICCV2021] Revealing the Reciprocal Relations between Self-Supervised Stereo and Monocular Depth Estimation 오늘 리뷰할 논문은 ICCV 2021년에 게재된 'Revealing the Reciprocal Relations between Self-Supervised Stereo and Monocular Depth Estimation' 이라는 논문입니다. 여태까지와 마찬가지로 Self-supervised monocular depth estimation에 관한 논문인데, 여기에 추가적으로 pseudo label을 사용한 knowledge distillation 방법론이 살짝 추가된 논문이라고 보시면 됩니다. Abstract 현재 존재하는 여러 방법론들은 보통 depth estimation을 진행할 때에 stereo 또는 mono 둘 중 하나에 초점을 두고 연구를 진행하곤 합니다. 본 논문에서는 stereo와 mono.. [ECCV 2020] Feature-metric Loss for Self-supervised Learning of Depth and Egomotion 논문리뷰 오늘 제가 소개해 드릴 논문은 [ECCV 2020] 에서 소개된 'Feature-metric Loss for Self-supervised Learning of Depth and Egomotion' 이라는 논문입니다. 본 논문은 self-supervised monocular depth estimation 방법론입니다. 보통 해당 방법론에서는 한장의 이미지가 input으로 들어가기 때문에 해당 image의 앞 뒤 프레임 사이의 pose변화도 추가적으로 예측을 해 주어야 합니다. 예측한 pose 변화를 통해 image를 target frame으로 warping 시키고, 기존 이미지와 변환된 이미지 사이의 photometric loss를 구하는 방식을 사용합니다. 하지만 흔히 사용되는 photometric lo.. Mono Depth 2 논문 리뷰 저번 Mono Depth1 에 이어서 오늘은 'Digging Into Self-Supervised Monocular Depth Estimation' 라는 논문을 리뷰하고자 합니다. Mono Depth2 라고도 불리는 논문입니다. Abstract & Introduction Mono Depth 1과 2는 모두 1장의 image로 depth를 추정하는 self-supervised monocular depth estimation 방법론입니다. 이 둘의 차이라고 한다면 training 과정에서 존재하게 됩니다. 1의 경우 2장의 left & right image로 학습을 진행하는 반면, 2의 경우엔 시간 frame에서의 image pair를 사용해서 학습을 진행하게 된다는 점입니다. 본 논문에서 제안하는 3가지는.. Mono Depth 1 논문 리뷰 오늘 소개드릴 논문은 CVPR2017의 Unsupervised Monocular Depth Estimation with Left-Right Consistency 라는 논문입니다. 줄여서 Mono Depth 1 이라고도 불리는 논문입니다. Abstract 기존의 Supervised 기반의 Depth Estimation 방식은 성능이 좋기는 하지만, model training을 위해선 방대한 양의 ground truth depth data가 필요하다는 문제점이 존재하게 됩니다.따라서 본 논문에서는 위 문제를 해결하고자 depth 정보가 없는 단일이미지 데이터셋에서 depth 정보를 얻어내는 Unsupervised Monocular Depth Estimation을 수행합니다. 보통 depth 정보가 없는 st.. 이전 1 다음
