고정된 구간과 다른 점
모든 영상의 깊이 분포가 같지는 않다. 가까운 실내 장면과 먼 구조물이 많은 영상은 유용한 깊이 구간의 배치가 다를 수 있다. AdaBins는 영상의 전역 정보를 활용해 구간 중심을 적응적으로 추정한다.
중심의 조합 예
구간 중심이 2m와 6m이고 한 화소의 가중치가 0.25와 0.75라면 조합한 깊이는 5m다. 최종 깊이가 구간 중심 중 하나로만 제한되지 않는다는 예다. 이 계산은 학습된 가중치가 실제 깊이에 대해 보정된 확률임을 보장하지는 않는다.
전역과 화소별 정보
영상 전체를 보는 정보는 어떤 깊이 범위를 어떻게 나눌지 정하는 데 사용될 수 있다. 화소별 정보는 각 위치의 깊이 조합을 결정하는 데 필요하다. 전역 구간을 공유한다고 한 영상의 모든 화소가 같은 깊이를 가져야 하는 것은 아니다.
구간 수와 평가
구간 수가 늘면 표현 방식과 계산 비용이 달라질 수 있지만 정확도가 항상 좋아지는 것은 아니다. 가까운 물체와 먼 배경, 깊이 경계에서 오차를 살펴본다. 출력 범위와 학습 환경이 다르면 같은 숫자의 의미도 달라질 수 있어 실제 단위와 평가 조건을 확인한다.