이 논문은 어안렌즈 카메라와 같은 비전통적인 카메라 이미지를 기존 CNN 모델에 적용하는 방법을 제안한다. 기존 접근법은 이미지를 보정하거나 패치 기반 방식을 사용했지만, 이는 계산 비용이 높고 성능이 제한적이었다.
저자들은 RectConv라는 새로운 컨볼루션 레이어를 제안한다. RectConv는 카메라 보정 정보를 활용하여 컨볼루션 커널의 모양을 변형시킴으로써, 사전 학습된 CNN 모델을 별도의 학습 없이 어안렌즈 이미지에 적용할 수 있다.
실험 결과, RectConv 기반 모델은 기존 접근법에 비해 세그멘테이션과 객체 탐지 성능이 크게 향상되었다. 또한 계산 비용도 기존 패치 기반 방식보다 낮았다. 이를 통해 저자들은 RectConv가 다양한 카메라 기하학에 대해 기존 CNN 모델을 효과적으로 적용할 수 있는 방법이라고 주장한다.
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by Ryan Griffit... om arxiv.org 04-15-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.08187.pdfDiepere vragen