GitHub - wangjinhoon/depth_estimation_project: 역할 : 데이터 가공 및 Projection 후 gt_data 추출, 목적 : 이미지와 LiDAR 데이터가 들어있는 bagfile에서 이미지 데이터에 대한 monocular depth estimation을 진행한 후, LiDAR 데이터로 estimated depth를 평가하는 것.

팀원 : 왕진훈, 전종원, 박한음

역할 : 라이다 데이터 가공 및 Projection 후 gt_data 추출

프로젝트 기간 : 2주

사용 언어 : Python

개발 환경 : Ubuntu18.04

사용할 툴 : MONODELSNet, PCL, OpenCV

내용

이미지와 LiDAR 데이터가 들어있는 bagfile에서 이미지 데이터에 대한 monocular depth estimation을 진행한 후, LiDAR 데이터로 estimated depth를 평가함.

처음엔 gt_data를 추출하는 부분에서 어떻게 해야 할지 고민했지만 우리 모델에서 쓰는 gt_data를 분석한 뒤 이와 맞게 data를 가공하여 프로젝트를 잘 끝마쳤습니다.

목표

<aside> 📢 이미지와 LiDAR 데이터가 들어있는 bagfile에서 이미지 데이터에 대한 monocular depth estimation을 진행한 후, LiDAR 데이터로 estimated depth를 평가하는 것.

</aside>

1. 프로젝트 개요

• rosbag파일로부터 image & LiDAR data 추출.
• 선정모델을 통해 추출된 image inference.
• LiDAR data를 사용 가능한 gt data로 가공.
• 가공된 gt data와 model inference 값을 이용해 에러 계산.

2. 모델선정