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딥러닝 기반 깊이 추정 모델의 정확도 향상을 위한 실시간 데이터세트 증강 알고리즘
손진우(Jin Woo Son),민지현(Ji Hyun Min),김한솔(Han Sol Kim) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.11
본 연구에서는 딥러닝 기반 깊이 추정 모델의 추정 정확도를 향상을 위한 훈련 데이터세트의 실시간 증강기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 동일한 시점을 향하는 단안 카메라와 스테레오 비전을 사용하여 RGB 영상과 그에 해당하는 깊이 정보를 실시간으로 획득한다. 그런 다음 RGB 이미지를 깊이 추정 모델에 입력하여, 추정된 깊이 값을 획득한다. 이후, 해당 이미지에 대한 추정 정확도가 특정 임계값 미만이면 실제 깊이 맵과 RGB 이미지를 훈련 데이터 세트에 추가한다. 마지막으로, 증강시킨 데이터세트를 이용하여 훈련된 모델의 추정 정확도 증가도를 평가하여 제안하는 알고리즘의 유효성을 검증한다. In this study, we propose a real-time augmentation technique of a training dataset to improve the estimation accuracy of a deep learning-based depth estimation model. In the proposed method, RGB images and corresponding depth information are acquired in real-time by using a monocular camera and stereo vision pointing at the same viewpoint. Then, the RGB image is input into the depth estimation model to obtain an estimated depth value. Then, if the estimation accuracy for the image is below a certain threshold, the actual depth map and corresponding RGB image are added to the training dataset. Finally, the validity of the proposed algorithm is verified by evaluating the increase in estimation accuracy of the trained model using the augmented dataset.
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