OmniDepth: 실내 구면 파노라마를 위한 밀도 높은 깊이 추정

최근까지 깊이 추정에 대한 연구는 360도 콘텐츠를 무시한 채 투사 이미지에만 집중되어 왔습니다. 그러나 360도 콘텐츠는 이제 더욱 쉽게 생성되고 있습니다. 본 연구에서는 전통적인 이미지를 통해 학습된 단일 시점 깊이 추정 모델이 옴니디렉셔널 이미지에서 최적의 결과를 내지 못함을 보여주며, 이로 인해 360도 데이터셋에서 직접 학습할 필요성을 강조합니다. 하지만 이러한 데이터셋은 획득하기 어려운 것이 현실입니다. 본 연구에서는 고품질의 360도 데이터셋과 그라운드 트루스 깊이 주석을 획득하는 데 따른 난점을 피하기 위해, 최근 발표된 대규모 3D 데이터셋을 재사용하고 렌더링을 통해 이를 360도로 변환하는 방법을 제안합니다. 이 데이터셋은 유사한 투사 데이터셋보다 상당히 크며, 공개적으로 제공되어 해당 분야의 미래 연구를 지원하게 됩니다. 우리는 이 데이터셋을 사용하여 360도 이미지에서의 깊이 추정 작업을 엔드투엔드 방식으로 학습하였습니다. 실험 결과, 합성 데이터뿐만 아니라 미처 보지 못한 실제 이미지에서도 유망한 성능을 보였습니다.