정 20면체 기반 360도 이미지 표현 및 CNN 적용 방법
– Author : Yeon-Kun Lee, Jae-Seok Jeong, Jong-Seob Yun, and Kuk-Jin Yoon
– Published Date : February 15, 2019
– Category : Machine Learning
– Place of publication : 제31회 영상처리 및 이해에 관한 워크샵 (IPIU)
– Published Date : February 15, 2019
– Category : Machine Learning
– Place of publication : 제31회 영상처리 및 이해에 관한 워크샵 (IPIU)
Abstract:
본 논문에서는 정 20 면체를 활용한 360 도 이미지 표현 방법과 정 20 면체에 대한 CNN 적용 방법을 제시한다. 정다면체 중 가장 높은 차원의 정 20 면체에 360 도 이미지를 투영하여 이미지의 왜곡을 최소화하고 정 20 면체의 삼각형 픽셀에 적용 가능한 convolution, pooling 방법을 고안함으로써 공간적 정보 손실없이, 기존 직사각형 이미지 기반 CNN 기법들의 360 도 이미지 활용 가능성을 검증한다. 먼저, 정삼각형을 4 개의 하위 정삼각형으로 분할하는 방법을 통해 정 20 면체를 적정 규모의 삼각형 픽셀로 표현하고 360 도 이미지 값을 투영한다. 그리고 각 삼각형 픽셀마다 인접한 픽셀과의 연결 관계를 정의하고 커널을 적용한다. 이를 통해, CNN 은 왜곡이 최소화된 360 도 이미지를 입력 받을 수 있으며, 공간적으로 균일한 정보를 추출할 수 있어 360 도 이미지에 대해 보다 높은 성능을 보인다.