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논문 기본 정보

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저자정보
Yury A. Davydov (National Taipei University of Technology) Wen-Hui Chen (National Taipei University of Technology) Yu-Chen Lin (Feng Chia University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2022
발행연도
2022.11
수록면
342 - 347 (6page)

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The task of monocular distance estimation is a major area of research in the computer vision field. Especially relevant this task is to the autonomous driving applications, where robustness and accuracy of the distance estimation significantly affect driving safety. In this paper we propose a simple, fast and efficient deep learning model capable of extracting distance information for a detected object from monocular images. The model is trained and tested on the KITTI benchmark and compared to the Monodepth2 model. The conducted experiments show that the proposed convolutional neural network architecture outperforms Monodepth2 by 11% on average according to the weighted average mean absolute error.
#Monocular depth estimation #autonomous driving #computer vision #convolutional neural networks

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. DATASET
3. CONVOLUTIONAL DEPTH REGRESSION MODEL
4. EXPERIMENTAL RESULTS
5. DISCUSSION
6. CONCLUSION
REFERENCES

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