## Analisis Metoda Estimasi Peta Kedalaman Dari Citra RGB 2D Untuk Penerapan Teknik Persepsi Pada Kendaraan Otonom
1 Yan Setiaji *) , 1 Muhammad Raihan Miransyahputra **) & 1,2 Yul Yunazwin Nazaruddin ***)
1 Program Studi Teknik Fisika, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Bandung, Indonesia 2 Kelompok Keahlian Instrumentasi dan Kontrol, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Bandung, Indonesia
*) yan.setiaji@gmail.com, **) raihanmiransyah@gmail.com, ***) yul@tf.itb.ac.id

## Abstrak
Seiring  berjalannya  perkembangan  teknologi  kendaraan  otonom,  dilakukan  berbagai  usaha  untuk  dapat  menciptakan metode pengolahan data sebagai masukkan pada sistem kontrolnya. Salah satunya adalah pengembangan metode pada sistem  persepsi  visual,  yaitu  estimasi  peta  kedalaman  dari  pengolahan  citra  RGB  2D.  Metode  ini  dikembangkan  untuk dapat memperkuat penggunaan kamera 2D yang tidak mampu memberikan informasi ruang 3D dari lingkungan layaknya LiDAR, Radar, atau  teknik ultrasonik.  Metode yang  akan dipresentasikan pada makalah  ini menerapkan  teknik Jaringan Syaraf  Tiruan  untuk  dapat  mengestimasi  jarak  objek  dari  titik  perekaman.  Analisis  yang  tajam  mengenai  persepsi  yang dihasilkan telah dilakukan dengan menggunakan tiga arsitektur,  penggunaan jaringan penskalaan global dan  lokal pada arsitektur  pertama,  penambahan  jaringan  prediksi  menengah  pada  arsitektur  kedua,  serta  penggunaan  empat  modul jaringan  yang  terdiri  dari  pengkode,  dekoder,  gabungan fitur multi  skala,  dan  jaringan  perbaikan  pada arsitektur ketiga. Pelatihan dan pengujian dicoba dengan menggunakan beberapa data set yang merepresentasikan kondisi di dalam dan di luar ruangan. Hasil simulasi dan analisis yang diperoleh memperlihatkan bahwa arsitektur ketiga memberikan hasil yang paling baik dalam memberikan informasi ruang 3D dari lingkungannya.
Kata Kunci:  kendaraan otonom, peta kedalaman, visi komputer, jaringan syaraf, tiruan

## 1 Pendahuluan
Salah satu aspek penting pada penggunaan kendaraan otonom adalah persepsi. Aspek persepsi merupakan kemampuan sistem otonom untuk mengekstrak informasi penting dari lingkungan dan menentukan lokasi [1]. Pada saat kendaraan otonom berjalan dibutuhkan perangkat atau instrumen yang mampu memetakan atau merekam  kondisi  lingkungan  sehingga  dapat  dilakukan  ekstraksi  informasi  tersebut.  Pada  penelitian terdahulu dilakukan studi terkait penggunaan instrumen Light Detection and Ranging (LiDAR) oleh Royo dan Ballesta-Garcia  [2],  pengajuan  penggunaan Radio  Detection  and  Ranging (RADAR)  oleh  Bilik  et  al.  [3]  dan Roos et al. [4], penggunaan sensor ultrasonik oleh Xu dan Yan [5], dan kamera dilengkapi visi komputer oleh Pidurkar  et  al.  [6].  Namun  saat  ini  penggunaan  LiDAR  mendominasi  sebagai  perangkat  yang  dipilih,  karena kelebihannya  dari segi  presisi,  akurasi,  dan  kemampuan  merekam  ruang 3D  dari lingkungan.  Namun  LiDAR memiliki  kekurangan  pada  segi  ketersediaan  dan  biaya  perangkat  yang  relatif  lebih  mahal,  sehingga dibutuhkan  alternatif  lain  untuk  dapat  berfungsi  layaknya  LiDAR.  Solusi  alternatif  yang  ditawarkan  adalah penggunaan kamera RGB 2D dilengkapi algoritma komputer visi untuk melakukan estimasi peta kedalaman. Estimasi ini digunakan untuk memberikan informasi ruang 3D dari lingkungan.
Pada makalah ini dilakukan komparasi performa dari 3 (tiga) arsitektur yang berbeda untuk metode tersebut. Selanjutnya  juga  dilakukan  analisis  kemungkinan  penerapan  metode  estimasi  peta  kedalaman  pada kendaraan otonom.

## 2 Dasar Teori

## 2.1 Peta Kedalaman
Peta kedalaman merupakan istilah yang diberikan pada hasil pencitraan 3D baik dengan perekaman kamera stereo ataupun pemindaian 3D dengan laser. Penggunaan kata kedalaman merupakan penjelasan dari jarak objek pada citra dengan titik perekaman sensor.  Besar jarak diwakili dengan  nilai  piksel untuk menentukan jauh  dekatnya,  sehingga  gabungan  piksel  yang  menyusun  citra  hasil  rekam  menjadikan  citra  memberikan informasi posisi objek layaknya peta [7]. Pada metode estimasi peta kedalaman dari citra RGB 2D, dilakukan sebuah  pendekatan  untuk  dapat  mengekstrak  aspek  kedalaman  dari  sebuah  citra  2D,  seperti  yang diperlihatkan  pada  Gambar  1.  Untuk  melakukan  pendekatan  tersebut  dibutuhkan  suatu  algoritma  yang mampu mempelajari fitur citra, dan untuk itu akan digunakan algoritma Jaringan Syaraf Tiruan (JST).

## Gambar 1. (kiri) Citra RGB 2D, (kanan) Depth map

## 2.2 Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
Jaringan Syaraf Tiruan adalah suatu pengolah informasi atau prosesor yang mencoba untuk memodelkan otak manusia, yang terdistribusi secara paralel dan memiliki kemampuan natural untuk menyimpan pengetahuan berdasarkan  pengalaman,  sehingga  dapat  digunakan  untuk  penyelesaian  berbagai  permasalahan  yang memerlukan  informasi-informasi  masa  lampau  [8,9].  Algoritma  JST  dirancang  untuk  memiliki  kemampuan belajar,  mensarikan,  dan  memberikan  kesimpulan.  JST  sendiri  terbagi  menjadi  3  model  berdasarkan  data belajarnya,  yaitu  perseptron  multi-lapis  ( Multi  Layer  Perceptron /MLP)  untuk  data  tabular,  jaringan  syaraf konvolusi  ( Convolutional  Neural  Network /CNN)  untuk  data  citra,  dan  jaringan  syaraf  berulang  ( Recurrent Neural  Network /RNN)  untuk  data  sekuensial.  Pada  metode  estimasi  peta  kedalaman  digunakan  jaringan syaraf konvolusi (CNN) untuk mengekstrak fitur citra.

## 3 Perancangan Model

## 3.1 Arsitektur
Untuk proses estimasi peta kedalaman dari citra RGB 2D dibutuhkan model Jaringan Syaraf  Konvolusi  yang perlu dilatih terlebih dahulu. Pada penelitian analisis metode ini digunakan 3 varian arsitektur Jaringan Syaraf Konvolusi dari Eigen et al. (2014) [10], yang selanjutnya disebut arsitektur 1, Eigen dan Fergus (2015) [11], disebut arsitektur 2, dan Hu et al. (2019) [12] disebut arsitektur 3. Juga pada pengembangan perangkat lunak yang diperlukan untuk analisis digunakan PyTorch sebagai pustaka pembelajaran mesin, karena lebih mudah dalam proses implementasi model.
Pada  arsitektur  1,  struktur  lapisan  JST  yang  digunakan  mempunyai  2  kelompok  lapisan,  yaitu  kelompok lapisan kasar (coarse) dan halus (fine). Kasar dan halus ini dibedakan berdasarkan proses ekstraksi fitur citra masukan. Citra masukan terlebih dahulu melewati kelompok  x` kasar, lalu terjadi proses konvolusi, pooling, dan  ekstraksi  fitur  melewati  lapisan  linier.  Selanjutnya  keluaran  fitur  dari  kelompok  lapisan  kasar  digabung (concatenate)  dengan  citra  masukan  awal  untuk  menjadi  masukan  pada  kelompok  lapisan  halus. Penggabungan  kedua  citra  tersebut  digunakan  untuk  proses  penghalusan  citra,  sehingga  fitur  yang  didapat dari  proses  kelompok  lapisan  kasar  dapat  dikoreksi  kembali  terkait  informasi  spasialnya  dengan  citra masukan awal. Proses detil ukuran citra setiap lapisan telah diinformasikan pada [10].
Selanjutnya,  arsitektur  2  merupakan  pengembangan  lanjutan  dari  arsitektur  yang  pertama,  masih  dengan prinsip lapisan konvolusi dan pooling dengan mengganti kelompok lapisan kasar (Scale 1) dengan model VGG [13]  yang  sudah  dilatih  dengan  dataset  Imagenet  [14]  untuk  mengekstraksi  fitur-fitur  yang  terdapat  pada gambar.  Sedangkan  pada  kelompok  lapisan  tengah  (Scale  2)  digunakan  untuk  memprediksi  pada  resolusi sedang  dengan  gambar  yang  lebih  jelas  digabungkan  (concatenate)  dengan  informasi  yang  dihasilkan  oleh Scale  1.  Hasil  dari  Scale  2  digabungkan  dengan  citra  masukan  untuk  diolah  pada  kelompok  lapisan  halus. [11].
Perbedaan  yang  cukup  signifikan  dibandingkan  dengan  kedua  arsitektur  yang  sebelumnya  dimiliki  oleh arsitektur  3,  yang  terdiri  dari  empat  bagian  utama,  yaitu encoder , decoder , multiscale  feature  fusion ,  dan refinement module . Pada arsitektur 3 selain menggunakan pre-train dari ResNet [15] yang berada pada blok encoder untuk mengekstraksi fitur-fitur yang terdapat pada  citra  2D, model ini juga  menerapkan  skema up- projection [16]  pada  blok decoder . Up-projection merupakan  pengembangan  dari  metode unpooling yang berguna  untuk  meningkatkan  skala  ( upscale )  dari  blok  terakhir encoder .  Keluaran-keluaran  dari  masing- masing lapisan encoder digabung pada bagian multiscale feature fusion untuk dilakukan penghalusan pada refinement module seperti dua arsitektur yang sebelumnya. [12]

## 3.2 Dataset
Untuk penelitian ini telah digunakan 2 jenis dataset, yaitu NYU Depth Dataset dan Kitti Dataset . NYU Depth Dataset berisi  kumpulan  perekaman  citra  pada  lingkungan  dalam  ruang,  terdapat  berbagai  furnitur  yang berperan sebagai objek (Gambar 1) [17]. Kemudian Kitti Dataset berisi kumpulan perekaman citra lingkungan luar ruang dari sudut pandang kendaraan, terdapat mobil, pembatas jalan, dan lain-lain sebagai objek (seperti diperlihatkan pada Gambar 2) [18].
Gambar 2. Contoh-contoh Citra pada Kitti Dataset

## 3.3 Fungsi rugi-rugi ( loss function )
Untuk  ketiga  arsitektur  yang  disebutkan  sebelumnya,  maka  fungsi  rugi-rugi  ( loss  function )  yang  digunakan adalah  persamaan  yang  memberikan  nilai  selisih  dari  citra  keluaran  model  (hasil  estimasi) 𝐷 dengan  citra ground-truth 𝐷 ∗ . Nilai selisih ini dilakukan untuk setiap nilai piksel pada citra, yang dapat dinyatakan dalam bentuk persamaan berikut
𝐿 𝑑𝑒𝑝𝑡ℎ (𝐷, 𝐷 ∗ ) = 1 𝑛 ∑ 𝑑 𝑖 2 𝑖 − 1 2𝑛 2 (∑ 𝑑 𝑖 𝑖 ) 2 + 1 𝑛 ∑ [(∇ 𝑥 𝑑 𝑖 ) 2 + (∇ 𝑦 𝑑 𝑖 ) 2 ] 𝑖 (1)
dimana 𝑑 = 𝐷 − 𝐷 ∗ , 𝑖 adalah indeks piksel, dan 𝑛 adalah jumlah piksel. Kemudian pada ruas ∇ 𝑥 𝑑 𝑖 dan ∇ 𝑦 𝑑 𝑖 dilakukan  perhitungan  selisih  gradien  kedua  sumbu  ( 𝑥 dan 𝑦 )  citra  prediksi  dan  citra  ground-truth  agar perhitungan rugi-rugi juga mempertimbangkan kesamaan struktur citra [11].

## 3.4 Pelatihan Model
Pada  arsitektur  1  dilakukan  modifikasi  parameter  pelatihan  yang  diajukan  pada  [10].  Modifikasi  dilakukan karena  pada  penggunaan  parameter  awal  didapatkan  nilai  rugi-rugi yang  melonjak  tinggi  dan  tidak  stabil. Untuk itu digunakan optimizer Adam dan learning rate 0.0001 untuk kedua kelompok lapisan, dan kemudian ditambahkan learning rate decay secara eksponensial dengan nilai gamma 0.9. Optimizer Adam merupakan metode optimasi stokastik yang mudah diterapkan dengan penggunaan memori yang ringan [19]. Selanjutnya untuk  jumlah epoch diberikan  25,  karena  tidak  ada  perubahan error yang  signifikan  setelah  itu.  Kemudian untuk arsitektur 2 dan 3 digunakan optimizer Adam dan learning rate 0.00001. Nilai learning rate ditentukan berdasarkan uji coba variasi, karena apabila terlalu kecil komputasi menuju rugi-rugi yang optimal cukup lama dicapainya dan jika terlalu besar maka nilai rugi-rugi menjadi tidak stabil.

## 4 Hasil Simulasi dan Analisis
Gambar 3 ,4, dan 5 berturut-turut memperlihatkan hasil pengujian dengan menggunakan arsitektur 1, 2, dan 3 yang telah dilatih. Pada gambar-gambar tersebut maka kolom 1 adalah citra masukan, kolom 2 adalah citra ground-truth , dan kolom 3 adalah citra hasil estimasi model.
Gambar 3. (kiri) Keluaran dengan NYU Depth Dataset , (kanan) Keluaran dengan Kitti Dataset
Simulasi dan pelatihan dilakukan dengan menggunakan GPU accelerator NVIDIA Tesla T4 16 GB.
Gambar 4. (kiri) Keluaran dengan NYU Depth Dataset , (kanan) Keluaran dengan Kitti Dataset
Gambar 5. (kiri) Keluaran dengan NYU Depth Dataset , (kanan) Keluaran dengan Kitti Dataset
Selanjutnya,  setelah  dilakukan  pelatihan  model  diuji  untuk  menerima  citra  tunggal  untuk  pengujian  durasi komputasi dan nilai rugi-rugi dari ground-truth nya. Citra diambil disesuaikan dengan kondisi dalam ruang dan kondisi luar ruang, seperti diperlihatkan pada Gambar 6 dan 7.
Tabel 1. Hasil pelatihan model dengan NYU Depth Dataset dan Kitti Dataset
Arsitektur GPU NYU Depth Dataset Kitti Dataset Durasi Pelatihan Rugi-rugi per batch Durasi Pelatihan Rugi-rugi per batch 1 Tesla T4 1 j 20 menit  2,4707 54 m 10 detik 4,1981 2 Tesla T4 2 j 44 menit  0,8056 1 j 32 menit 3,2540 3 Tesla T4 11 j 1 menit  0,6914 3 j 45 menit 2,3708
Dari  hasil  simulasi  ketiga  arsitektur  diperoleh  informasi  terkait  perkembangan  yang  terjadi  pada  sistem  visi komputer. Perkembangan yang dilakukan diantaranya adalah pengajuan arsitektur baru, fungsi rugi-rugi baru, dan diimplementasikannya teknik pre training dengan menggunakan Imagenet [14].
(a) (b)                                (c)                                (d)
Gambar 6. Hasil pengujian penerimaan citra RGB tunggal (dalam ruang) (a) citra masukan, (b) arsitektur 1, (c) arsitektur 2, (d) arsitektur 3
(a) (c) (b) (d)
Gambar 7. Hasil pengujian penerimaan citra RGB tunggal (luar ruang) (a) citra masukan, (b) arsitektur 1., (c) arsitektur 2., (d) arsitektur 3.
Tabel 2. Hasil Pengujian dengan data citra tunggal Arsitektur GPU Durasi pengolahan citra tunggal Rugi-rugi NYU Depth Dataset Kitti Dataset NYU Depth Dataset Kitti Dataset 1 Tesla T4 0,06 detik 0,05 detik 0,3117 0,6317 2 Tesla T4 0,1 detik 0,06 detik 0,3420 0,6815 3 Tesla T4 0,28 detik 0,14 detik 0,0714 0,4207
Berdasarkan hasil yang ditunjukkan pada tabel 1, arsitektur 3 menghasilkan citra kedalaman dengan rugi-rugi per batch paling kecil. Kemudian pada gambar 6 dan 7, terlihat sangat jelas bahwa citra keluaran model yang paling  baik  diberikan  juga  oleh  arsitektur  3,  kemudian  arsitektur  2,  dan  terakhir  arsitektur  1.  Hasil  pada gambar 6 dan 7 diperkuat dengan hasil kuantitatif perhitungan nilai  rugi-rugi dari keluaran model pada tabel 2.  Hasil  yang  baik  didapatkan  dari  kemampuan  arsitektur  JST  untuk  mengekstrak  fitur  citra  dan  mengolah informasi. Namun untuk meningkatkan kemampuan tersebut stuktur lapisan menjadi semakin kompleks dan hal  ini  mengakibatkan  peningkatan  durasi  pelatihan  dan  pengolahan  masukan  pada  pengujian  model.  Hal tersebut  terbukti  oleh  arsitektur  3,  dengan  pengajuan  lapis  up-projection  untuk  menjaga  informasi  spasial pada penskalaan citra, sedangkan pada arsitektur 1 dan 2 masih digunakan struktur jaringan syaraf konvolusi sederhana.  Lalu  apabila  ditinjau  pada  tabel  2,  nilai  rugi-rugi  yang  dihasilkan  dari  pengolahan  citra  tunggal tidak  berselisih  jauh  untuk  ketiga  arsitektur,  namun  apabila  ditinjau  secara  visual  pada  gambar  6  dan  7 perbedaan  hasil  antara  ketiga  arsitektur  tersebut  dapat  terlihat  sangat  jelas.  Disini  dapat  dipahami  bahwa perubahan  nilai  rugi-rugi  sangat  mempengaruhi  hasil  estimasi  peta  kedalaman.  Dapat  disimpulkan  metode yang  digunakan  pada  arsitektur  3  memberikan  hasil  estimasi  peta  kedalaman  paling  baik,  namun  dengan konsekuensi durasi komputasi lebih lama.
Dengan permasalahan tersebut, maka dibutuhkan sumber daya komputasi yang cukup besar apabila sistem ini  hendak  diimplementasikan  pada  kendaraan  otonom.  Jika  ditinjau  pada  tabel  2,  terlihat  waktu  yang
dibutuhkan untuk model mengolah citra masukan, namun waktu tersebut didapatkan dengan citra beresolusi kecil.  Kemudian  perlu  dipertimbangkan  juga  waktu  untuk  sistem  kendaraan  otonom  mengolah  informasi persepsi visual dan melakukan pengambilan keputusan, karena kendaraan otonom harus bertindak responsif untuk keselamatan pengendara dan lingkungan.
Dari  segi  fungsional  didapatkan  bahwa  metode  estimasi  peta  kedalaman  melalui  citra  RGB  2D  mampu memberikan informasi kondisi lingkungan khususnya terkait  jarak objek dengan titik perekaman. Metode ini mampu digunakan untuk memperkuat penggunaan kamera RGB sebagai instrumen persepsi di segala bidang baik penggunaan dalam ruang atau luar ruang. Hal tersebut menjadikan metode ini sangat berpotensi untuk diterapkan  pada  kendaraan  otonom,  dengan  hanya  menggunakan  kamera  2D  tetap  didapatkan  informasi ruang 3D.

## 5 Kesimpulan
Analisis  estimasi  peta  kedalaman  yang  ditunjukkan  pada  makalah  ini  berhasil  menyimpulkan  bagaimana pengujian yang dilakukan pada tiga arsitektur, berdasarkan parameter rugi-rugi per batch dan rugi-rugi sampel citra  tunggal  diperoleh  bahwa  arsitektur  ketiga  memberikan  hasil  yang  paling  baik  dalam  memberikan informasi  mengenai  persepsi  terhadap  lingkungan,  Hal  ini  juga  menunjukkan  bahwa  perkembangan  yang cukup pesat dari tahun ke tahun mengenai  peningkatan penggunaan metoda persepsi yang dikembangkan. Dengan sumber daya komputasi yang memadai metode ini dapat menjadi pilihan untuk memberikan informasi persepsi  pada  ranah  robotika  khususnya  pada  penerapan  kendaraan  otonom,  dimana  dengan  melalui informasi 2 dimensi dapat diperoleh informasi tambahan aspek 3 dimensi pada citra.

## 6 Referensi
[1] S.  D.  Pendleton et  al. ,  “Perception,  planning,  control,  and  coordination  for  autonomous  vehicles”, Machines , vol. 5, no. 1, pp. 1 – 54, 2017, doi: 10.3390/machines5010006.
[2] S. Royo and M. Ballesta- Garcia, “An overview of lidar imaging systems for autonomous vehicles”, Appl. Sci. , vol. 9, no. 19, 2019, doi: 10.3390/app9194093.
[3] I.  Bilik,  O.  Longman,  S.  Villeval,  and  J.  Tabrikian,  “The  Rise  of  Radar  for  Autonomous Vehicles:  Signal processing solutions and future research direction ” , IEEE Signal Process. Mag. , vol. 36, no. 5, pp. 20 – 31, 2019, doi: 10.1109/MSP.2019.2926573.
[4] F. Roos, J. Bechter, C. Knill, B. Schweizer, and C. Waldschmidt, “Radar sensors for autonomous driving” , IEEE Microw. Mag. , vol. 20, no. 9, pp. 58 – 72, 2019, doi: 10.1109/MMM.2019.2922120.
[5] W.  Xu,  C.  Yan,  W.  Jia,  X.  Ji,  and  J.  Liu,  “Analyzing  and  Enhancing  the  Security  of  Ultrasonic Sensors  for Autonomous  Vehicle ” , IEEE  Internet  Things  J. ,  vol.  5,  no.  6,  pp.  5015 – 5029,  2018,  doi: 10.1109/JIOT.2018.2867917.
[6] A. Pidurkar, R. Sadakale, and A. K. Prakash, “Monocular Camera based Computer Vision System for Cost Effective Autonomous Vehicle ”, 2019 10th Int. Conf. Comput. Commun. Netw. Technol. ICCCNT 2019 , pp.
1 – 5, 2019, doi: 10.1109/ICCCNT45670.2019.8944496.
[7] C.  Solomon,  and  T.  Breckon, Fundamentals  of  Digital  Image  Processing:  A  Practical  Approach  with Examples in Matlab (1st. ed.) , Wiley Publishing, 2011.
[8] S. Haykin, Neural Networks and Learning Machines (3rd. ed. ), Prentice Hall, 2009
[9] Y.Y. Nazaruddin, Sistem Kontrol Cerdas , Program Studi Teknik Fisika, ITB, 2020
[10] D. Eigen, C. Puhrsch, and R. Fergus, “Depth map prediction from a single image using a multi-scale deep network”, Adv. Neural Inf. Process. Syst. , vol. 3, no. January, pp. 2366 – 2374, 2014.
[11] D. Eigen and R. Fergus, “Predicting depth, surface normals and semantic labels with a common multi -scale convolutional architecture ”, Proc. IEEE Int. Conf. Comput. Vis. , vol. 2015 Inter, pp. 2650 – 2658, 2015, doi: 10.1109/ICCV.2015.304.
[12] J.  Hu,  M.  Ozay,  Y.  Zhang,  and  T.  Okatani,  “Revisiting  single  image  depth  estimation:  Toward  higher resolution maps with  accurate object boundaries ”, Proc.  -  2019 IEEE Winter Conf. Appl.  Comput. Vision, WACV 2019 , pp. 1043 – 1051, 2019, doi: 10.1109/WACV.2019.00116.
[13] K.  Simonyan  and  A.  Zisserman,  “VERY  DEEP  CONVOLUTIONAL  NETWORKS  FOR  LARGE -SCALE  IMAGE RECOGNITION ”, 2015. Accessed: Dec. 05, 2020. [Online]. Available: http://www.robots.ox.ac.uk/.
[14] Deng,  J.,  Dong,  W.,  Socher,  R.,  Li,  L.-J.,  Li,  K.,  &  Fei-Fei,  L.  (2009).  Imagenet:  A  large-scale  hierarchical image database. In 2009 IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 248 – 255).
[15] K. He, X. Zhang, S. Ren, a nd J. Sun, “Deep Residual Learning for Image Recognition.” Accessed: Dec. 05, 2020. [Online]. Available: http://image-net.org/challenges/LSVRC/2015/.
[16] I.  Laina,  C.  Rupprecht,  V.  Belagiannis,  F.  Tombari,  and  N.  Navab,  “Deeper  Depth  Prediction  with  Fully Conv olutional Residual Networks.” 3D Vision (3DV), 2016 Fourth International Conference on, 239 -248
[17] N. Silberman, D. Hoiem, P. Kohli, and R. Fergus. Indoor  Segmentation and Support Inference From Rgbd Images. In ECCV, 2012.
[18] A. Geiger, P. Lenz, C. Stiller, and R. Urtasun. Vision meets robotics: The Kitti Dataset. International Journal of Robotics Research (IJRR), 2013.
[19] Kingma, Diederik P., and Jimmy Ba. “Adam: A Method for Stochastic Optimization”. ArXiv:1412.6980 [Cs], Jan. 2017. arXiv.org, http://arxiv.org/abs/1412.6980.