BiFuse: 이중 투영 병합을 통한 단안 360도 깊이 추정

단안형 360도 이미지로부터 깊이 추정은 소비자 수준의 360도 카메라의 보급과 완전한 주변 감지 능력으로 인해 주목받고 있는 새로운 문제이다. 360도 영상 기술의 표준이 급속히 발전하는 상황에서, 본 연구에서는 인간의 눈의 주시각(foveal vision)과 부위시각(peripheral vision)을 모방함으로써 단안형 360도 이미지의 깊이 맵을 예측하는 방법을 제안한다. 이를 위해 일반적으로 사용되는 등각 투영(equirectangular projection)과 정육면체 투영(cubemap projection) 두 가지 투영 방식을 활용한 이중 분기 신경망을 도입한다. 특히, 등각 투영은 완전한 시야각을 포함하지만 왜곡을 유발하는 반면, 정육면체 투영은 왜곡을 피할 수 있으나 정육면체의 경계에서 불연속성이 발생한다. 따라서 두 투영 방식의 특징 맵을 균형 있게 조합하기 위해 가변적 마스크를 갖춘 이중 투영 융합 기법을 제안한다. 더불어 정육면체 투영에 대해 각 면의 경계에서 발생하는 불연속성을 완화하기 위해 구면 패딩(spherical padding) 절차를 도입한다. 제안한 방법을 네 가지 파노라마 데이터셋에 적용한 결과, 기존 최고 수준의 기법들과 비교해 우수한 성능을 보였다.