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저자정보
장길상 (광주과학기술원) 손문구 (광주과학기술원) 윤준상 (광주과학기술원) 오인영 (광주과학기술원) 송진호 (광주과학기술원) 고광희 (광주과학기술원)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.12
수록면
289 - 292 (4page)

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객체의 자세 추정 네트워크의 발전으로 인해 RGB 이미지만으로도 자세를 추론하는 연구들이 발표되었지만, 여전히 인공지능 학습을 위한 6DoF 데이터셋을 획득하는 것은 제한적이다. 또한, 이미지 기반의 추론 특성상 데이터 획득 환경에서의 조명 조건에 따라 탐지 및 추정 결과에 영향을 끼친다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 단점을 극복하기 위해 CAD모델을 사용하여 자세 추정 네트워크의 학습 데이터를 가상으로 생성하고 HDR 이미지 기반 렌더링을 통해 다양한 광원 조건을 적용하는 방식으로 여러 가지 조명 환경에서의 딥러닝 네트워크 탐지 성능을 향상시켰다.
#6DoF pose estimation #Image Based Rendering #Synthetic dataset #Dataset generation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 가상 데이터셋 생성
Ⅲ. 자세 추정 성능 비교
Ⅲ. 결론
참고문헌

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