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Session Ⅰ: Computer Vision and Image Analysis

Improving Global and Local Feature Extraction with Swin Transformer on Monocular Depth Estimation

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    The 9th International Conference on Next Generation Computing 2023 (2023.12)바로가기
  • 페이지
    pp.55-56
  • 저자
    Yun-Young Chang, Joo-Hee Oh, Abrar Alabdulwahab, Chan-Young Choi, Sang-Woong Lee
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A448116

원문정보

초록

영어
Global-Local Path Network is a monocular depth estimation network. It presents a new method for integrating global features from an encoder and local features from a decoder through a Selective Feature Fusion module. In this paper, we propose that replacing the SegFormer encoder with the Swin Transformer leads to an improved GLPN, called Swin Transformer-Global-Local-Path-Network. We train the network with modified NYU Depth V2 datasets. Therefore, with the 0.034 RMSE, 0.075 AbsRel, 0.033 log10, 0.951 Delta 1, 0.994 Delta 2, 0.999 Delta 3, our network using a tiny version of Swin Transformer outperforms the previous GLPN model.

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. RELATED WORKS
A. Monocular Depth Estimation
B. GLPN
C. SegFormer
D. Swin Transformer
III. METHODS
A. Overall Architecture
B. Light and Strong Encoder
IV. EXPERIMENTS
A. Datasets
B. Settings
C. Results
V. CONCLUSION
ACKNOWLEDGMENT
REFERENCES

키워드

GLPN Swin Transformer monocular depth estimation

저자

  • Yun-Young Chang [ School of Computing Gachon University ]
  • Joo-Hee Oh [ School of Computing Gachon University ]
  • Abrar Alabdulwahab [ School of Computing Gachon University ]
  • Chan-Young Choi [ School of Computing Gachon University ]
  • Sang-Woong Lee [ School of Computing Gachon University ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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