다양한 장면에 강한 자율 학습 깊이 추정 기법 MaSS
Key Point
자율 학습 깊이 추정이 다양한 현실 데이터에서 제대로 작동하려면, 도메인별 편향을 넘어 일반화된 구조 학습이 필수적이기 때문이다.
핵심 요약
- 자율 학습으로 단안 깊이 추정을 수행하려면 라벨 없는 대규모 데이터를 활용할 수 있지만, 기존 방법들은 다양한 장면의 혼합 데이터로 학습할 때 성능이 떨어진다.
- 연구진은 자율 학습 상황에서 모델이 전이 가능한 기하학 대신 데이터셋별 구조적 편향을 학습하면서 도메인 간 최적화 충돌이 발생하는 문제를 발견했다.
- 이를 해결하기 위해 MaSS 프레임워크를 제안하며, 맥락 특징과 명시적으로 분리된 전용 구조 표현 경로를 도입한다.