합성곱 신경망 기반 맨하탄 좌표계 추정

이진우; 이현준; 김준호

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이진우 (국민대학교) 이현준 (인텔 코리아) 김준호 (국민대학교)

저널정보: 한국컴퓨터그래픽스학회 컴퓨터그래픽스학회논문지 컴퓨터그래픽스학회논문지 제23권 제3호

발행연도: 2017.7

수록면: 31 - 38 (8page)

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본 논문에서는 도심 영상에 대해 맨하탄 좌표계를 추정하는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 기반의 시스템을 제안한다. 도심 영상에서 맨하탄 좌표계를 추정하는 것은 영상조정, 3차원 장면 복원 등 컴퓨터 그래픽스 및 비전 문계 해결의 기본이 된다. 제안하는 합성곱 신경망은 GoogLeNet[1]을 기반으로 구성한다. 합성곱 신경망을 훈련하기 위해 구글 스트리트 뷰 API로 영상을 수집하고 기존 캘리브레이션 방법으로 맨하탄 좌표계를 계산하여 데이터셋을 생성한다. 장면마다 새롭게 합성곱 신경망을 학습해야하는 PoseNet[2]과 달리, 본 논문에서 제안하는 시스템은 장면의 구조를 학습하여 맨하탄 좌표계를 추정하기 때문에 학습되지 않은 새로운 장면에 대해서도 맨하탄 좌표계를 추정한다. 제안하는 방법은 학습에 참여하지 않은 구글 스트리트 뷰 영상을 검증 데이터로 테스트하였을 때 3.157°의 중간 오차로 맨하탄 좌표계를 추정하였다. 또한, 동일 검증 데이터에 대해 제안하는 방법이 기존 맨하탄 좌표계 추정 알고리즘[3]보다 더 낮은 중간 오차를 보이는 것을 확인하였다.

#카메라 캘리브레이션 #맨하탄 좌표계 #딥 러닝 #합성곱 신경망 #camera calibration #Manhattan coordinate #deep learning #convolutional neural network

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[학술대회논문] - C. Szegedy / 2015 / Going deeper with convolutions / Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition : 1 ~ 9

[학술대회논문] - A. Kendall / 2015 / PoseNet : A convolutional network for real-time 6-dof camera relocalization / Proceedings of the International Conference on Computer Vision : 2938 ~ 2946

[학술지(정기간행물)] - H. Lee / 2014 / Automatic upright adjustment of photographs with robust camera calibration / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 36 (5) : 833 ~ 844

[학술대회논문] - J. M. Coughlan / 1999 / Manhattan World: Compass direction from a single image by bayesian inference / Proceedings of the International Conference on Computer Vision : 941 ~ 947

[학술지(정기간행물)] - K. H. Jang / 2009 / Practical modeling technique for large-scale 3d building models from ground images / Pattern Recognition Letters 30 (10) : 861 ~ 869

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