지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 사단법인 항법시스템학회 Journal of Positioning, Navigation, and Timing Journal of Positioning, Navigation, and Timing 제10권 제4호
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 297 - 305 (9page)
- DOI
- 10.11003/JPNT.2021.10.4.297
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
Monocular depth estimation helps the robot to understand the surrounding environments in 3D. Especially, deep-learningbased monocular depth estimation has been widely researched, because it may overcome the scale ambiguity problem, which is a main issue in classical methods. Those learning based methods can be mainly divided into three parts: supervised learning, unsupervised learning, and semi-supervised learning. Supervised learning trains the network from dense groundtruth depth information, unsupervised one trains it from images sequences and semi-supervised one trains it from stereo images and sparse ground-truth depth. We describe the basics of each method, and then explain the recent research efforts to enhance the depth estimation performance.
목차
등록된 정보가 없습니다.
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
Aleotti, F. / 2018 / Generative adversarial networks for unsupervised monocular depth prediction / Proceedings of the European Conference on Computer Vision Workshops :337~354
Almalioglu, Y. / 2019 / Ganvo: Unsupervised deep monocular visual odometry and depth estimation with generative adversarial networks / International Conference on Robotics and Automation :5474~5480
Cordts, M. / 2016 / The cityscapes dataset for semantic urban scene understanding / Proceedings of the IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition :3213~3223
Eigen, D. / 2014 / Depth map prediction from a single image using a multi-scale deep network / Advances in Neural Information Processing Systems :2366~2374
Forster, C. / 2014 / SVO: Fast semi-direct monocular visual odometry / IEEE international conference on robotics and automation :15~22
Almalioglu, Y. / 2019 / Ganvo: Unsupervised deep monocular visual odometry and depth estimation with generative adversarial networks / International Conference on Robotics and Automation :5474~5480
Cordts, M. / 2016 / The cityscapes dataset for semantic urban scene understanding / Proceedings of the IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition :3213~3223
Eigen, D. / 2014 / Depth map prediction from a single image using a multi-scale deep network / Advances in Neural Information Processing Systems :2366~2374
Forster, C. / 2014 / SVO: Fast semi-direct monocular visual odometry / IEEE international conference on robotics and automation :15~22
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
GBNet: Gradient Boosting Network for Monocular Depth Estimation
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2021 .10
-
다중 해상도 이미지를 활용한 자기 지도 학습 기반 단안 깊이 추정
방송공학회논문지
2024 .07
-
수용 영역 블록을 이용한 자기 지도 학습 기반 깊이 추정 방법
대한전자공학회 학술대회
2022 .06
-
과거 영상에 대한 단안 깊이 추정 기법의 성능평가
대한전자공학회 학술대회
2021 .06
-
우천 상황에서 다중 프레임 기반 자기 지도 단안 깊이 추정 학습 방법
제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집
2024 .07
-
비지도 학습 기반 상호보완적 거리 및 움직임 추정 시스템
대한전자공학회 학술대회
2021 .11
-
Monocular Depth Estimation 기반 새로운 헤이지 영상 깊이 추정 방법
대한전자공학회 학술대회
2023 .06
-
AdaMM-DepthNet: Unsupervised Adaptive Depth Estimation Guided by Min and Max Depth Priors for Monocular Images
한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집
2020 .11
-
증강현실 수술 내비게이션 시스템을 위한 단일 카메라 깊이 추정 기반 마커리스 정합
전기학회논문지
2021 .12
-
열화상 이미지를 이용한 딥러닝 기반 단안 카메라 깊이 추정 연구
제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집
2024 .07
-
Depth Anything V2를 활용한 자기 지도 학습 기반 깊이 완성
한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
2024 .11
-
강화된 깊이 정보 학습을 이용한 3차원 객체 검출
대한전자공학회 학술대회
2024 .06
-
단안 깊이 추정 네트워크 모델의 채널 프루닝 적용을 위한 분석
대한전자공학회 학술대회
2023 .06
-
Attention-based Self-supervised Monocular Depth Estimation
한국정보과학회 학술발표논문집
2020 .07
-
Single Point LiDAR Guided Scale Refinement 을 활용한 Monocular Depth Estimation 의 성능 개선
제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집
2024 .07
-
Depth Estimation 기술의 원리 및 동향
정보기술융합공학논문지
2019 .06
-
준지도 학습의 최신 기법의 이해와 적용분야에 관한 연구
대한전자공학회 학술대회
2021 .11
-
Fully self-supervised learning for regression problems
한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집
2024 .06
-
트랜스포머 및 컨벌루션 심층 신경망 기반 단안 깊이 추정 아키텍처 설계
Proceedings of KIIT Conference
2022 .12
-
Monocular Supervised Metric Distance Estimation for Autonomous Driving Applications
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2022 .11
이 논문의 저자 정보
최근 본 자료
댓글(0)
0