抄録
H-015
Skip-ConnectionとSeparable畳み込みを用いたCNNによる画像の単眼深度推定
吉田昇馬・黒木修隆(神戸大)・廣瀬哲也(阪大)・沼 昌宏(神戸大)
近年, 被写体の3次元情報を復元するために,画像の深度 (奥行き) 情報を推定する手法が研究されている.なかでも,深度情報を撮影済みの1枚の画像のみから推定する,単眼深度推定という技術に需要が見込まれている.
従来の単眼深度推定手法としてFully Convolutional Residual Networks (FCRN) が挙げられる.しかし,従来手法では推定結果であるDepth画像の輪郭部分が曖昧であるという問題がある.
そこで本稿では,より精度の高い単眼深度推定手法の実現を目的に, Skip-ConnectionとSeparable畳み込みを導入したニューラルネットワーク (CNN) による単眼深度推定手法を提案する.