연구

RESEARCH

연구성과

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권인소 교수 연구팀, IEEE/CVF Winter conference on Applications of Computer Vision(WACV) 2023 ‘The Best Student Paper’ 상 수상

[왼쪽부터 신욱철, 박관용, 이병욱, 이경현, 권인소 교수]
 

WACV는 Google Scholar h-5 인덱스로 Computer Vision 분야에서 전체 9위를 기록하고 있는 주요 학술 대회이다.
 
올해 1,577편의 submissions 중 641편의 논문이 발표되었으며, 그 중 Best Student Paper Award로 선정되었다. 
선정된 논문의 제목은 “Self-supervised Monocular Depth Estimation from Thermal Images via Adversarial Multi-spectral Adaptation” 이다.
 
본 연구는 한장의 열화상 이미지로부터 거리를 추정하는 문제를 다루고 있으며, 열화상이 갖고 있는 저해상도 문제와 온도분포에 따른 상세한 영상정보의 부제 등으로 컴퓨터비전 분야의 난제 중 하나이다.
 
이 문제를 해결하기 위해, 심층 신경망의 자기 지도 학습 기법과 다중 스펙트럼 영상들 간의 적대적 학습 기법을 융합한 독창적인 딥러닝 모델을 제시하였다.
 
특히, 정확한 카메라 보정 정보 등 많은 제약 조건이 있는 기존 방법들과 달리, 독립적인 열화상 영상과 컬러 영상을 신경망 학습에 활용함으로서 제약 조건 없이 신경망의 학습을 가능케 하며, 다양한 조건 실험을 통하여 기존 방법 대비 주/야간/저조도 등 열악한 환경에서 우수한 성능을 달성하였다.