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캡처
ETRI 과제 관련 논문 (Calibration (1999 (ICCV Neurocalibration: A Neural…
ETRI 과제 관련 논문
Pose Estimation
2017
ICCV-Real-Time Monocular Pose Estimation of 3D Objects using Temporally Consistent Local Color Histograms
윤병현) 6DOF 물체를 찾기위해 크게 2개의 방법을 사용한다. 물체를 검출하고, 검출된 물체의 6DOF를 추적하는 방법. 위 그림처럼 한 물체를 여러 방향에서 본 데이터와 그때의 실루엣상의 Local Histogram 데이터를 가지고 있어, 이를 이용하여 6DOF를 찾는다.
2019
CVPR-Segmentation-driven 6D Object Pose Estimation
윤병현) 2개의 Stream을 이용한다. Segmentation Stream과 Regression Stream. Segmentation 에서는 Grid 단위로 Segmentation을 수행하며, 이렇게 찾아진 영역을 이용해 물체를 감싸는 직육면체의 모서리 부분을 Regression Stream에서 찾는다. 물체의 정보를 가지고 있으므로, 3차원의 직육면체를 찾았다면, 물체를 그곳에 매칭시켜볼 수 있다.
2010
<SIAM J. IMAGING SCIENCES / 2010>
A Geometric Approach to Joint 2D Region-Based Segmentation and 3D Pose estimation Using a 3D shape Prior정홍구) 3D model의 2D plane으로의 projection을 통해서 생긴 shape를 segementation 하여 3D model의 3D transformation(actual position)을 찾아가는 방법을 제시
(좌측 segmentation전 / 우측 segmentation 후 결과)
International journal of computer vision, 2012.
PWP3D real-time segmentation and tracking of 3D objects
Victor A. Prisacariu et. al.
사재민) 이미지의 목표 물체에 대한 3차원 정보를 이용해 이동과 회전으로 이미지에 정합시킨다. 정합 시에는 배경과 전경의 색정보를 이용한 확률계산으로 맞춰나간다.
Calibration
1999
ICCV Neurocalibration: A Neural Network That Can Tell Camera Calibration Parameters
최예찬) 본 논문에서는 카메라 calibration을 위한 2-layer feedforward neural network인 Neurocalibration을 소개한다. network 구조를 카메라 모듈로 근사하여 network의 2개의 weight matrix를 extrinsic, intrinsic parameters가 되도록 한다.
2010
< ACM SIGGRAPH European Conference>DeepCalib-A Deep Learning Approach for Automatic Intrinsic Calibration of Wide Field-of-View Cameras정홍구) CNN를 이용한 학습을 통해 Intrinsic parameter(focal length, distortion parameter)값을 얻는다. 데이터 셋 구축 방법이 주를 이루며 distortion이 적으면 잘 동작하지 않지만 single image로 calibration을 할 수 있다는 것이 장점 :
2013
2013-ICRA-Line-based extrinsic calibration of range and image sensors
윤병현) 2D Line 과 3D Line을 매칭해서 Registration을 진행한다.
Sensors, 2018
Accurate Calibration of Multi-LiDAR-Multi-Camera Systems
Zoltán Pusztai et. al.
사재민) 다수의 박스를 이용해 3면을 구하고, 외부 파라미터 RT를 구함.
International Conference on Robotics and Automation, 2012.
Automatic Camera and Range Sensor Calibration using a single Shot
Andreas Geiger et. al.
사재민) 체커보드를 이용해 다수의 카메라 외부 파라미터 RT를 구하고 이미지를 3차원화 시킨 뒤 RiDAR 데이터와 정합한다.
Depth Estimation
2016
ISPRS-Depth estimation and camera calibration of a focused plenoptic camera for visual odometry
윤병현) Plenoptic Camera를 이용하여 적절한 Virtual Image를 만들고, 이것을 이용하여 DepthMap을 생성한다. Calibration은 기존의 방법을 사용하며, DepthMap을 보정하는 용도로 사용된다.
Segmentation
2013
CVPR Voxel Cloud Connectivity Segmentation – Supervoxels for Point Clouds
최예찬) 본 논문에서는 3D 지오메트리를 이용하여 기존 방법보다 객체 경계를 따르고 균등하게 분포된 superpixel을 생성하는 방법을 제시한다. Seeding을 3D 공간상에서 수행하고, strict spatial connectivity를 강제하는, 2가지 제약 조건을 가지는 k-means 클러스터링으로 point cloud로부터 superpixel과 supervoxel을 생성한다.
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2017
CVPR PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
최예찬) 본 논문에서는 deep learning architecture인 PointNet을 소개한다. point cloud로 입력을 받아 classification, part segmentation, semantic segmentation 등의 3 가지 labels의 출력을 나타낸다. classification network와 segmentation network로 2개의 network로 구성된다.
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2014
<ELECTRONIC LETTERS / 2014>
Boundary-enhanced super voxel segementation for sparse outerdoor LIDAR data
정홍구) ranging(LIDAR) data와 geometrical point features을 이용 한 supervoxel segmentation 제안.
boundary enhanced supervoxel segmentation(BESS)라고 명명
boundary edge를 검출 후 지워 물체 간 연속성을 끊어 향상된 segmentation 방법을 제시한다.
2018
2018-CVIU-Graph based over-segmentation methods for 3D point clouds
2D에서 적용하던 LV 알고리즘을 확장하여, 3D 포인트 클라우드에 적용하였다. LV 알고리즘의 각 단계에서 가장 적절한 sub 알고리즘을 선택함으로써, 속도, 정확도를 향상시켰다.