초록
일반적인 3D 정보는 가상현실(VR), 자율주행, 로봇공학 등 다양한 응용 분야에서 필수적이다. 본 논문에서는 방위각 전방위(omnidirectional) 단안 깊이 추정을 위한 모델 독립형, 두 단계형 새로운 파이프라인을 제안한다. 제안하는 프레임워크인 PanoDepth는 하나의 360도 이미지를 입력으로 받아 첫 번째 단계에서 하나 이상의 합성 시점을 생성하고, 이후 스테레오 매칭 단계에 원본 이미지와 합성 이미지를 함께 입력한다. 두 번째 단계에서는 전방위 스테레오 기하학을 효율적이고 효과적으로 처리하기 위해 미분 가능한 구면 왜곡 레이어(Differentiable Spherical Warping Layer)를 제안한다. 스테레오 매칭 단계에서 명시적인 스테레오 기반 기하학적 제약을 활용함으로써, PanoDepth는 밀도 높고 고품질의 깊이 맵을 생성할 수 있다. 전체 파이프라인뿐만 아니라 각 단계의 개별 모듈에 대한 광범위한 실험과 제거 연구(ablation study)를 수행하여 PanoDepth의 성능을 평가하였다. 실험 결과, PanoDepth는 360도 단안 깊이 추정 분야에서 최신 기술 대비 큰 성능 우위를 보였다.