초록
이 연구에서는 이동 가능한 고해상도 360° 컴퓨터 비전을 가능하게 하는 구면 이미지 표현 방식인 '접선 이미지(tangent images)'를 제안한다. 지형도 제작 기술과 컴퓨터 그래픽스 기법에 영감을 받아, 구면 이미지를 하위 분할된 이코사헤드론에 접하는 왜곡이 최소화된 국부 평면 이미지 격자들로 렌더링한다. 이러한 격자의 해상도를 하위 분할 수준과 독립적으로 조절함으로써, 낮은 왜곡을 유지하면서도 고해상도 구면 이미지를 효과적으로 표현할 수 있다. 우리는 표준 컨볼루션 신경망을 접선 이미지 위에서 학습할 경우, 최근 개발된 여러 특수 설계된 구면 컨볼루션 커널들과 비교해도 경쟁력 있는 성능을 보이며, 동시에 훨씬 높은 구면 해상도에 대해 효율적으로 확장됨을 보여준다. 더불어, 특수 커널이 필요하지 않은 본 연구의 접근 방식 덕분에, 투시 이미지에서 학습된 네트워크를 구면 데이터에 그대로 전이 적용할 수 있으며, 미세 조정 없이도 성능 저하가 거의 발생하지 않음을 입증하였다. 마지막으로, 접선 이미지가 구면 이미지에서 희소 특징 탐지의 품질을 향상시킬 수 있음을 보여주며, 구조-모션(Structure-from-Motion) 및 SLAM과 같은 전통적인 컴퓨터 비전 작업에 유용함을 입증하였다.