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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Hyungjoo Jung (Yonsei University) Kwanghoon Sohn (Yonsei University)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제19권 제9호
발행연도
2016.9
수록면
1,659 - 1,668 (10page)

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Understanding 3D structure of scenes is of a great interest in various vision-related tasks. In this paper, we present a unified approach for estimating depth from a single monocular image. The key idea of our approach is to take advantages both of parametric learning and non-parametric sampling method. Using a parametric convolutional network, our approach learns the relation of various monocular cues, which make a coarse global prediction. We also leverage the local prediction to refine the global prediction. It is practically estimated in a non-parametric framework. The integration of local and global predictions is accomplished by concatenating the feature maps of the global prediction with those from local ones. Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms state-of-the-art methods both qualitatively and quantitatively.

목차

ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORKS
3. PROPOSED METHOD
4. EXPERIMENTAL RESULTS
5. CONCLUSION
REFERENCE

참고문헌 (32)

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