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조민지 (서강대학교) 조영수 (서강대학교) 공경보 (부경대학교) 강석주 (서강대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2021.11
수록면
1,029 - 1,032 (4page)

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Deep learning methods have achieved state-of-the-arts results on various tasks of computer vision such as depth or optical flow estimations. However, depth or optical flow estimations based on supervised learning have limitations on utilizing label data for training. By using the benefits of geometrical consistency between depth, optical flow, and camera pose, unsupervised depth estimation methods have been proposed to overcome those limitations. This paper analyzes two representative unsupervised depth and flow estimation methods using consecutive single images and stereo images. In experimental results, unsupervised joint learning of depth and flow methods show better performance than treating the two tasks independently.

목차

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

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