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KITTI DATASET의 calibration 파일을 불러오면 숫자만 적혀있어서 알아보기가 쉽지 않다. Stereo 2015 자료에서 calibration을 받았는데 파일명이 SceneFlow calibration이라서 잘못 받았나 의심도 들었다. 검색을 해도 파라미터 각각의 의미를 찾기가 쉽지 않아서 정리해봤다. 예시 데이터: KITTI Stereo 2015, 000002_10.png(left, right), 000002.txt(scene_flow_calib) ** 파라미터 정리 00, 01 : 흑백 left, right camera 02, 03 : 컬러 left, right camera S_00: 원본 이미지 해상도 (width, height) K_00: 카메라 내부 파라미터 행렬 (카메라 매트릭스..

Monodepth 1, 2에서 쓰이는 Loss 함수 중에서, Photometric Loss 에는 또 세부적인 Loss 함수들이 들어있다. 그 중 Disparity Smoothness Loss 라는 Term이 있는데, 항 하나하나를 곱씹어보면서 의미를 가슴으로 느껴보고싶었다. Disparity Smoothness Loss $$ C_{ds}^l=\frac{1}{N}\sum_{i,j}\left|\ \partial_xd_{ij}^l\right|e^{-\left\|\partial_xI_{ij}^l\right\|}+\left|\ \partial_yd_{ij}^l\right|e^{-\left\|\partial_yI_{ij}^l\right\|} $$ d는 disparity를, I는 RGB Image를 말한다. $$ e..

깊이 영상을 최적화하면서 영상에 잡음을 넣고 실험해보기 위해 만들었다. 궁극적 목표는 잡음이 들어간 영상이 Smoothness 를 먹였을 때 얼마나 좋아지는 지 확인하기 위함이다. PIL 이미지를 입력으로 사용했을 경우에 해당된다. def salt_and_pepper(img, prob): out = np.copy(np.array(img)) intensity_levels = 2 ** (out[0, 0].nbytes * 8) min_intensity = 0 max_intensity = intensity_levels - 1 random_image_arr = np.random.choice([min_intensity, 1], size=out.shape, p=[prob, 1 - prob], ) out = out.a..