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초록

본 논문은 단안 렌즈를 통한 깊이 추정에서 소실점 탐지와 향상된 SW-MSA를 사용한 Swin Transformer 기반의 깊이 추정 모델을 제안한다. 이 모델은 이미지가 입력되면 소실점을 탐색한 후 소실점의 위치에 따른 유형을 파악하여 깊이 추정 모델에 도움이 될 정보를 모델에 전달한다. 소실점 위치 유추는 먼저 이미지에서 캐니 선분 검출기로 외곽선을 추출하여 허프 변환을 통하여 직선 성분만 남기고, 그 직선들을 연장해서 가장 많은 선분의 교점 영역을 소실점으로 설정한다. 소실점의 위치 유형은 3가지로 분류되는데, 유형에 따라 SW-MSA의 셀프 어텐션 방식이 나뉜다. 제안한 모델 성능은 실험 결과를 통하여 기존 단안 깊이 추정 모델과 더 나은 결과를 나타낸다. 본 논문은 소실점이라는 기하학적 특성을 통하여 단안 깊이 추정을 함으로써 훈련 데이터에 의존하지 않고 이미지의 근원적인 특성을 찾아내는 기술을 사용하는 것을 강조한다. 본 논문은 깊이 추정 분야에 중요한 기여를 하고 있으며, 소실점이라는 원근법에서 사용하는 개념을 깊이 추정 분야에서 이용하기 때문에 기술의 잠재력이 크다는 것을 강조한다.

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