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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 49 - 56 (8page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2021.58.12.49
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본 논문에서는 비전 트랜스포머(Vision Transformer, ViT)와 합성곱 신경망(Convolution Neural Network, CNN) 구조를 결합한 하이브리드 네트워크를 사용하여 단안 카메라 자세 추정을 위한 비지도 학습 기법을 제안한다. 분류(Classification) 및 분할(Segmentation) 분야에서 최고의 성능을 보여주는 ViT에 영감을 받아서 단안 카메라 자세 추정 문제에 대해 추론하는 부분인 ViT와 Feature를 생성하는 부분인 CNN을 결합하였다. CNN을 통해 생성된 Feature들을 일정한 크기의 패치들로 분할하고 분할된 각 패치들간의 연관성을 ViT의 Self-Attention 연산을 통해 계산하였다. 이때 기존의 ViT와 달리 Self-Attention 연산을 적용 시 패치들의 차원을 점진적으로 축소하여 Self-Attention의 연산량을 감소시켰다. 최종적으로 두 프레임간의 이동, 회전 정보인 6개의 추정값 6DoF를 얻도록 하였다. 실험을 통해 대부분 컨볼루션 층으로만 구성된 이전 CNN 구조와 비교하여 하이브리드 네트워크를 적용하였을 때 성능향상이 있음을 증명하였다. 본 논문은 카메라 자세 추정 문제에 대해 트랜스포머 네트워크와 Self-Attention기반 기법들이 응용될 수 있는 잠재성을 보인다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
David Eigen, Christian Puhrsch, and Rob Fergus. Depth map prediction from a single image using a multi-scale deep network. In Neural Information Processing Systems (NIPS), 2014
Tinghui Zhou, Matthew Brown, Noah Snavely, and David G Lowe. Unsupervised learning of depth and ego-motion from video. In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017
Jia-Wang Bian, Zhichao Li, Naiyan Wang, Huangying Zhan. Unsupervised Scale-consistent Depth and Ego-motion Learning from Monocular Video. In Neural Information Processing Systems (NIPS), 2019
Alexey Dosovitskiy, Lucas Beyer, Alexander Kolesnikov, Dirk Weissenborn, Xiaohua Zhai, Thomas Unterthiner, Mostafa Dehghani, Matthias Minderer, Georg Heigold, Sylvain Gelly, Jakob Uszkoreit, Neil Houlsby. An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale. International Conference on Learning Representations (ICLR), 2021
Anurag Ranjan, Varun Jampani, Kihwan Kim, Deqing Sun, Jonas Wulff, and Michael J Black. Competitive Collaboration: Joint unsupervised learning of depth, camera motion, optical flow and motion segmentation. In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2019.
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