Self-Supervised Surround-View Depth Estimation with Volumetric Feature Fusion

2023, Mar 18    

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• 논문 : https://openreview.net/forum?id=0PfIQs-ttQQ
• 발표 자료 : https://nips.cc/virtual/2022/poster/54283

• 이번 글에서는 NIPS 2022에 발표된 Self-Supervised Surround-View Depth Estimation with Volumetric Feature Fusion 논문에 대한 내용 리뷰를 진행하겠습니다.
• 논문에서 주목하고자 하는 부분은 멀티 카메라를 사용하였을 때 카메라 간 겹치는 영역이 발생하는데 그 영역에 대하여 어떻게 Fusion을 잘 할 지에 대한 방법과 그 효과를 보여줍니다. 이 방법을 논문에서는 Volumetric Feature Fusion이라고 명하였습니다.

목차

• Abstract

• Introduction

• Related Work

• Surround-View Depth Estimation via Volumetric Feature Fusion

• Experiments

• Conclusions

• Supplementary

• 42dot dataset

Abstract

Introduction

Related Work

Surround-View Depth Estimation via Volumetric Feature Fusion

Architecture overview

Surround-view volumetric feature fusion

Depth Estimation

Canonical motion estimation

Self-supervised learning

Experiments

Conclusions

Supplementary

42dot dataset

• 아래 링크에서 42dot 데이터셋을 받아볼 수 있습니다.
  • 링크 : https://www.42dot.ai/akit/dataset/mcmot
• 본 논문에서는 front, front-left, front-right에 대한 시각화 사례가 있었는데, 42dot 데이터셋을 보면 front, front-left, front-right을 사용한 것을 볼 수 있습니다. 링크의 설명은 보면 front는 60도 화각의 카메라이며 front-left, front-right는 120도 화각의 카메라임을 알 수 있습니다.
• 아래는 volumetric feature fusion을 한 영역으로 추정되는 영역을 표시하였습니다.

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