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레퍼런스 2D 영상 및 레퍼런스 깊이 정보를 학습하여 입력된 2D 영상의 최종 깊이 정보를 생성하는 깊이 정보 생성 장치로서,2D 영상의 1차 깊이 정보를 생성하는 깊이 추정부;상기 2D 영상의 1차 깊이 그래디언트 정보를 생성하는 깊이 그래디언트 추정부; 및상기 1차 깊이 정보 및 상기 1차 깊이 그래디언트 정보를 고려하여 최종 깊이 정보를 생성하는 깊이 정보 생성부를 포함하되,상기 깊이 추정부와 상기 깊이 그래디언트 추정부 및 상기 깊이 정보 생성부는 상기 레퍼런스 2D 영상에 대한 최종 깊이 정보를 생성하고, 상기 레퍼런스 2D 영상에 대해 생성된 최종 깊이 정보와 상기 레퍼런스 깊이 정보의 차분값이 최소가 되게 하는 상기 레퍼런스 2D 영상에 대한 최종 깊이 정보를 생성하도록 학습되며,상기 깊이 정보 생성부는 상기 최종 깊이 정보와 상기 1차 깊이 정보의 차분값 및 상기 최종 깊이 정보와 상기 1차 깊이 그래디언트 정보의 차분값이 최소가 되도록 상기 최종 깊이 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 2D 영상에 대한 깊이 정보 생성 장치
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제1항에 있어서,상기 깊이 정보 생성부는 하기 수학식에 의해 상기 최종 깊이 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 2D 영상에 대한 깊이 정보 생성 장치
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제3항에 있어서,상기 최종 깊이 정보는 SB 이터레이션에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 2D 영상에 대한 깊이 정보 생성 장치
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제4항에 있어서,상기 SB 이터레이션의 번째 갱신은 하기 수학식에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는 2D 영상에 대한 깊이 정보 생성 장치
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제1항에 있어서,상기 깊이 추정부와 상기 깊이 그래디언트 추정부 및 상기 깊이 정보 생성부는 에러 역전파 알고리즘에 의해 학습되는 것을 특징으로 하는 2D 영상에 대한 깊이 정보 생성 장치
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제1항에 있어서,상기 깊이 추정부는 콘볼루션과 다운 샘플링과 업샘플링 및 ReLU 연산을 통해 상기 1차 깊이 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 2D 영상에 대한 깊이 정보 생성 장치
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제1항에 있어서,상기 깊이 추정부는 상기 레퍼런스 2D 영상의 1차 깊이 정보와 레퍼런스 깊이 정보의 차분값의 평균값이 최소가 되도록 사전에 훈련되어 있는 것을 특징으로 하는 2D 영상에 대한 깊이 정보 생성 장치
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제1항에 있어서,상기 깊이 그래디언트 추정부는 콘볼루션 및 ReLU 연산을 통해 상기 1차 깊이 그래디언트 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 2D 영상에 대한 깊이 정보 생성 장치
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제1항에 있어서,상기 깊이 그래디언트 추정부는 상기 레퍼런스 2D 영상의 1차 깊이 그래디언트 정보와 레퍼런스 깊이 그래디언트 정보의 차분값의 평균값이 최소가 되도록 사전에 훈련되어 있는 것을 특징으로 하는 2D 영상에 대한 깊이 정보 생성 장치
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레퍼런스 2D 영상 및 레퍼런스 깊이 정보를 학습하여 입력된 2D 영상의 최종 깊이 정보를 생성하는 깊이 정보 생성 방법으로서,(a)상기 레퍼런스 2D 영상의 1차 깊이 정보 및 1차 깊이 그래디언트 정보를 생성하는 단계;(b)상기 레퍼런스 2D 영상의 1차 깊이 정보 및 1차 깊이 그래디언트 정보를 고려하여 상기 레퍼런스 2D 영상의 최종 깊이 정보를 생성하는 단계;(c)상기 레퍼런스 2D 영상의 최종 깊이 정보와 레퍼런스 깊이 정보의 차분값이 최소가 되도록 하는 상기 (a)단계 및 상기 (b)단계를 학습하는 단계;(d)상기 학습된 (a)단계 및 상기 (b)단계를 상기 입력된 2D 영상에 대해 수행하여 상기 입력된 2D 영상의 최종 깊이 정보를 생성하는 단계를 포함하되,상기 (b)단계는 상기 최종 깊이 정보와 상기 1차 깊이 정보의 차분값 및 상기 최종 깊이 정보와 상기 1차 깊이 그래디언트 정보의 차분값이 최소가 되도록 상기 최종 깊이 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 2D 영상에 대한 깊이 정보 생성 방법
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제11항에 있어서,상기 (b)단계는 하기 수학식에 의해 상기 최종 깊이 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 2D 영상에 대한 깊이 정보 생성 방법
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제13항에 있어서,상기 (b)단계의 상기 최종 깊이 정보는 SB 이터레이션에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 2D 영상에 대한 깊이 정보 생성 방법
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제14항에 있어서,상기 SB 이터레이션의 번째 갱신은 하기 수학식에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는 2D 영상에 대한 깊이 정보 생성 방법
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제11항에 있어서,상기 (c)단계는 에러 역전파 알고리즘에 의해 학습되는 것을 특징으로 하는 2D 영상에 대한 깊이 정보 생성 방법
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제11항에 있어서,상기 (a)단계는 콘볼루션과 다운 샘플링과 업샘플링 및 ReLU 연산을 통해 상기 1차 깊이 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 2D 영상에 대한 깊이 정보 생성 방법
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제11항에 있어서,상기 (a)단계 이전에,상기 레퍼런스 2D 영상의 1차 깊이 정보와 레퍼런스 깊이 정보의 차분값의 평균값이 최소가 되도록 상기 (a)단계를 미리 훈련하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 2D 영상에 대한 깊이 정보 생성 방법
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제11항에 있어서,상기 (a)단계는 콘볼루션 및 ReLU 연산을 통해 상기 1차 깊이 그래디언트 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 2D 영상에 대한 깊이 정보 생성 방법
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제11항에 있어서,상기 (a)단계 이전에,상기 레퍼런스 2D 영상의 1차 깊이 그래디언트 정보와 레퍼런스 깊이 그래디언트 정보의 차분값의 평균값이 최소가 되도록 상기 (a)단계를 미리 훈련하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 2D 영상에 대한 깊이 정보 생성 방법
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제11항 및 제13항 내지 제20항 중 어느 한 항의 2D 영상에 대한 깊이 정보 생성 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
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