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딥러닝/MonoDepth estimation

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KITTI DataLoader 구현하기! 먼저 dataset.py를 생성합니다. Data는 KITTI dataset이고, left image, left depth gt, left segmentation gt를 load할 것 입니다. 1. Import 및 label_classes 만들기 먼저 필요한 것들을 모두 import 해줍니다. 그리고 segmentation을 할 때 사람이 빨간색, 자동차가 파란색으로 표현이 되어, 사람 = (255,0,0), 자동차 = (0,0,255)라고 가정을 하면 해당하는 것을 labeling을 해주어야 한다. KITTI dataset은 19개의 label로 표현이 되며, label_classes는 위의 코드에 작성한 것대로이다. (ex, (0,0,0) = 255 - 검은색 부분으로 칠해진 것은 label이 255 ..
Image Reconstruction은 어떻게?? 코드 분석 및 예시 결과 안녕하세요 오늘은 Image Reconstruction을 어떻게 하는지를 간략히 설명하려고 합니다! 해당하는 코드는 https://github.com/OniroAI/MonoDepth-PyTorch/blob/master/loss.py 여기에 들어가면 확인할 수 있습니다. OniroAI/MonoDepth-PyTorch Unofficial implementation of Unsupervised Monocular Depth Estimation neural network MonoDepth in PyTorch - OniroAI/MonoDepth-PyTorch github.com 아래는 Image Reconstruction에 가장 중요한 핵심이 되는 apply_disparity함수입니다. 먼저 위의 함수에서 imag..
Mono Depth Estimation에 대한 간단한 설명! 오늘은 Mono Depth Estimation에 대해서 간략히 설명을 해보려고 합니다. Depth Estimation이란????! Depth Estimation이란 말 그대로 영상에서 깊이를 추정하는 것입니다. 위의 그림을 예로 설명을 해보도록 하겠습니다. 위의 그림에서 왼쪽에 차가 가까이 있고, 가운데와 오른쪽 사이의 노란색 표지판은 왼쪽의 차보다는 멀리 있습니다. 이와 같이 사람은 사진을 보고, 어떤 물체가 가까이 있고, 어떤 물체가 멀리 있는지를 대략적으로 알 수 있습니다. 하지만, 컴퓨터는 사진만 보고 깊이를 추정하기 어려워 합니다. 따라서 깊이를 알 수 있도록 Train을 하는 것입니다. 위의 그림에서 원본 이미지 아래에 있는 그림을 보시면, 가까이 있는 부분은 밝은색, 멀리 있는 부분은 어두운..

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