Core Concepts
불확실한 레이더 방향 문제를 해결하기 위해 이미지 특징 추출과 이미지-레이더 융합을 분리하고, 신뢰할 수 있는 LiDAR 측정치를 활용하여 가능한 정확한 레이더 방향을 식별하여 학습에 활용하는 깊이 추정 방법을 제안한다.
Abstract
이 논문은 레이더-이미지 융합을 통한 깊이 추정 방법을 제안한다. 기존 방법들은 불확실한 레이더 측정 방향으로 인해 이미지 특징 추출 과정에서 문제가 발생하였다.
제안 방법은 다음과 같은 특징을 가진다:
이미지 특징 추출 과정에서 레이더 측정치를 사용하지 않고, 이미지 특징과 레이더 깊이를 후단계에서 융합하는 late fusion 방식을 사용한다.
학습 단계에서 LiDAR 측정치를 활용하여 신뢰할 수 있는 레이더 방향을 식별하고, 이를 바탕으로 이미지-레이더 쌍을 구성하여 학습한다.
이를 통해 불확실한 레이더 측정치의 영향을 최소화하면서 깊이 추정 성능을 향상시킬 수 있다.
실험 결과, 제안 방법은 기존 방법 대비 깊이 추정 성능이 향상되었음을 보여준다.
Stats
레이더 측정치의 수직 방향 불확실성으로 인해 레이더 포인트를 이미지 평면에 정확하게 투영하기 어렵다.
제안 방법에서는 LiDAR 측정치를 활용하여 신뢰할 수 있는 레이더 방향을 식별하고, 이를 바탕으로 이미지-레이더 쌍을 구성하여 학습한다.
Quotes
"이 논문은 레이더-이미지 융합을 통한 깊이 추정 방법을 제안한다."
"제안 방법은 이미지 특징 추출 과정에서 불확실한 레이더 측정치의 영향을 최소화하고, LiDAR 측정치를 활용하여 신뢰할 수 있는 이미지-레이더 쌍을 구성하여 학습한다."