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저자정보
박병준 (한국과학기술원) 고효준 (한국과학기술원) 김창익 (한국과학기술원)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2020년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2020.11
수록면
312 - 317 (6page)

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Scene flow estimation is the task of obtaining 3D structure and 3D motion from dynamic scenes, in which the camera moves, and is necessary to recognize the surrounding 3D environment, such as recent autonomous driving. Existing stereo camera, 3D point cloud, and RGB-D image-based scene flow estimation methods have cost and physical limitations, which have recently increased the need for monocular scene flow estimation. However, the monocular scene flow estimation method obtains 3D structure and 3D motion from the consecutive image sequences captured by a single camera, so deep learning-based scene flow estimation networks have a highly ill-posed problem. In the process of estimating 3D scene flow, we find that unstable depth estimation neural networks interfere with training and propose a level-wise cost volume normalization to solve this. Through this, training of the deep neural network is stabilized, and the correlation of channel dimensions and spatial dimensions in the cost volume is learned at each pyramid level. Our model achieves state-of-the- art accuracy compared to recent approaches for KITTI Split data, and yields competitive results for optical flow and monocular depth estimation sub-tasks.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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