연구진이 드론 이미지 재구성을 위한 새로운 벤치마크 UAVFF3D를 공개했어요. UAVFF3D는 17만 장의 실제 드론 이미지와 37만 장의 합성 이미지로 구성돼 있어요. 특히, 드론 촬영의 기하학적 특징을 고려한 진단 테스트 세트도 포함하고 있어요.
UAVFF3D를 기반으로 카메라 기하학 추정 및 재구성 정확도를 함께 평가하는 새로운 프로토콜을 제안했어요. 기존 방식은 분리된 정렬에 의존했지만, 이 프로토콜은 두 가지를 동시에 평가합니다.
4가지 모델 실험 결과, 드론 환경에 맞춘 적응 훈련이 Ray Error, Pose ATE, Chamfer Distance를 각각 최대 84.2%, 76.0%, 41.1% 감소시키는 효과를 보여줬어요.