비지도 딥 호모그래피: 빠르고 강건한 호모그래피 추정 모델

다중 공중 이미지 간의 호모그래피 추정은 협력적인 자율 탐사 및 모니터링을 위한 상대적 포즈 추정을 제공할 수 있습니다. 로봇 시스템에서의 활용을 위해서는 빠르고 견고한 호모그래피 추정 알고리즘이 필요합니다. 본 연구에서는 평면 호모그래피를 추정하기 위해 딥 컨볼루션 신경망(Deep Convolutional Neural Network)을 훈련시키는 비지도 학습 알고리즘을 제안합니다. 우리는 제안된 알고리즘을 전통적인 특징 기반 방법과 직접 방법, 그리고 해당하는 지도 학습 알고리즘과 비교하였습니다. 경험적 결과에 따르면, 비지도 알고리즘은 전통적인 접근 방식에 비해 더 빠른 추론 속도를 달성하면서 조명 변화에 대한 유사하거나 더 나은 정확도와 견고성을 유지하였습니다. 또한, 합성 데이터셋과 대표적인 실제 공중 데이터셋 모두에서 우리의 비지도 방법은 지도 딥 학습 방법보다 우수한 적응성과 성능을 보였습니다.