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2차원 단일 영상에서 3차원 깊이 정보를 복원하는 기술은 다양한 한계 및 산업계에서 활용도가 매우 높은 기술임이 분명하다. 하지만 2차원 영상은 임의의 3차원 정보의 투사의 결과라는 점에서 내재적 깊이 모호성(Depth ambiguity)을 가지고 있고 이를 해결하는 문제는 매우 도전적이다. 이러한 한계점은 최근 인공지능 기술의 발달에 힘입어 2차원 영상과 3차원 깊이 정보간의 대응 관계를 학습하는 알고리즘의 발달로 극복되어 지고 있다. 이러한 3차원 깊이 정보 획득을 위한 인공지능 기술을 학습하기 위해서는 대응 관계를 나타내는 대규모의 학습데이터의 필요성이 절대적인데, 이러한 데이터는 취득 및 가공 과정에서 상당한 노동력을 필요로 하기에 제한적으로 구축이 가능하다. 따라서 최근의 기술 발전 동향은 대규모의 2차원 영상과 메타 데이터를 활용하여 3차원 깊이 정보를 예측하려는 약교사(Weakly-supervised) 인공지능 기술의 발전이 주를 이루고 있다. 본 고에서는 이러한 기술 발전 동향을 장면(Scene) 3차원 복원 기술과 객체(Object) 3차원 복원 기술로 나누어 요약하고 현재의 기술들의 한계점과 향후 나아갈 방향에 대해서 토의한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 단일 영상 기반 장면 3차원 복원 기술 동향
Ⅲ. 단일 영상 기반 객체 3차원 복원 기술 동향
Ⅳ. 기존 방법들의 한계점 및 향후 연구 방향
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
D. Scharstein and R. Szeliski, “A Taxonomy and Evaluation of Dense Two-Frame Stereo Correspondence Algorithms,“ IJCV, Vol. 47, pp. 7-42, April 2002.
M. Poggi, F. Tosi, K. Batsos, P. Mordohai, and S. Mattoccia, “On the Synergies between Machine Learning and Stereo: a Survey,” arXiv:2004.08566, 2020.
R. Ranftl, K. Lasinger, D. Hafner, K. Schindler, and V. Koltun, “Towards Robust Monocular Depth Estimation: Mixing Datasets for Zero-shot Cross-dataset Transfer,” TPAMI, 2020.
C. Godard, O. M. Aodha, and G. J. Browstow, “Unsupervised Monocular Depth Estimation with Left-Right Consistency,” CVPR, 2017.
C. Godard, O. M. Aodha, M. Firman, and G. J. Browstow, “Digging into Self-Supervised Monocular Depth Prediction,” ICCV, 2019.
M. Poggi, F. Tosi, K. Batsos, P. Mordohai, and S. Mattoccia, “On the Synergies between Machine Learning and Stereo: a Survey,” arXiv:2004.08566, 2020.
R. Ranftl, K. Lasinger, D. Hafner, K. Schindler, and V. Koltun, “Towards Robust Monocular Depth Estimation: Mixing Datasets for Zero-shot Cross-dataset Transfer,” TPAMI, 2020.
C. Godard, O. M. Aodha, and G. J. Browstow, “Unsupervised Monocular Depth Estimation with Left-Right Consistency,” CVPR, 2017.
C. Godard, O. M. Aodha, M. Firman, and G. J. Browstow, “Digging into Self-Supervised Monocular Depth Prediction,” ICCV, 2019.
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