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자료유형
학술저널
저자정보
손은진 (전북대학교) 이상준 (전북대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제31권 제4호
발행연도
2025.4
수록면
314 - 319 (6page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2025.24.8004

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Omnidirectional depth estimation is crucial in enhancing the stability of 3D environment recognition systems. The conventional approach to depth estimation involves predicting a regressed depth value under the assumption of a unimodal probability distribution. However, this method is inherently inadequate for regions containing multiple objects, such as object boundaries. Hence, we propose a novel sampling method based on a multimodal probability distribution and demonstrate its effectiveness by comparing its performance with that of conventional unimodal methods. Based on the experimental results, the proposed method achieves accurate depth prediction in the boundary region, outperforming existing omnidirectional depth estimation models that rely on dense sampling.
#depth estimation #stereo matching #ominidirectional depth estimation #deep learning #computer vision

목차

Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 실험 결과
IV. 결론
REFERENCES

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