Ultralytics YOLO27:
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CC BY-NC-SA 3.0

Dataset di profondità KITTI#

Il dataset KITTI è un benchmark outdoor nel mondo reale per la guida autonoma, acquisito da un veicolo in movimento dentro e intorno alla città di Karlsruhe. Per la stima monoculare della profondità, la profondità di riferimento viene ricavata da uno scanner LiDAR Velodyne HDL-64 e resa più densa usando il metodo di Uhrig et al. 2017. Le mappe di profondità risultanti restano sparse, con circa il 16–20% dei pixel che contiene un valore di profondità valido. KITTI è la fonte di guida outdoor nel mix di preaddestramento YOLO26-Depth e funge anche da benchmark di valutazione KITTI Eigen.

Funzionalità principali#

  • Scene di guida outdoor reali con profondità fino a circa 80 m, ben oltre la tipica portata degli ambienti interni.
  • Profondità di riferimento ottenuta con un LiDAR Velodyne HDL-64 e resa più densa con l'approccio Sparsity Invariant CNNs di Uhrig et al. 2017.
  • Supervisione sparsa: solo circa il 16–20% dei pixel di ogni immagine contiene un valore di profondità valido; i pixel non validi vengono mascherati nella loss e nelle metriche.
  • Le coppie di immagini stereo (sinistra image_02 e destra image_03) forniscono punti di vista aggiuntivi per l'addestramento.
  • I valori di profondità sono memorizzati in PNG uint16 con 256 unità per metro (depth_scale: 256), secondo il formato dei dataset di profondità Ultralytics.

Struttura del dataset#

I dati di profondità KITTI utilizzati da Ultralytics sono suddivisi in due sottoinsiemi:

  1. Suddivisione di addestramento: 55.198 immagini (sinistra image_02 e destra image_03). Tutti i 28 tragitti di test KITTI Eigen sono esclusi dall'addestramento per garantire una valutazione equa.
  2. Suddivisione di valutazione: la suddivisione di test KITTI Eigen, ovvero i 652 fotogrammi della telecamera sinistra con ground truth migliorata. La valutazione utilizza un limite di profondità di 80 m e un allineamento mediano (solo scala) tra le previsioni e il ground truth.

La portata della profondità arriva a circa 80 m e il file YAML del dataset (depth-kitti.yaml) imposta di conseguenza max_depth: 80. Al primo utilizzo, il file YAML scarica automaticamente il ground truth migliorato (~14 GB) e i relativi tragitti grezzi (~175 GB), quindi li converte nel formato dei dataset di profondità Ultralytics.

Ruolo in YOLO26-Depth#

KITTI fornisce supervisione di guida outdoor reale nel mix di preaddestramento YOLO26-Depth, a complemento delle fonti prevalentemente indoor. È anche il benchmark KITTI Eigen standard per riportare l'accuratezza della profondità nelle scene di guida.

KITTI è un esempio fondamentale del motivo per cui la testa di profondità non è limitata (log mode): un limite fisso di output di 10 m non può rappresentare scene di guida con profondità di 80 m. Consulta la pagina dell'attività di profondità per i dettagli sull'intervallo di output della testa e sulla gestione max_depth.

Risultati#

Accuratezza KITTI Eigen delta1 per dimensione del modello (valori più alti sono migliori):

ModelloKITTI Eigen δ1
YOLO26n-Depth0.878
YOLO26s-Depth0.879
YOLO26m-Depth0.913
YOLO26l-Depth0.926
YOLO26x-Depth0.932

Misurata sulla suddivisione canonica di 652 fotogrammi con imgsz=768 e rect=False. I valori non sono direttamente confrontabili con quelli KITTI pubblicati: val ridimensiona ogni immagine a un quadrato imgsz e ricampiona il ground truth sparso con il metodo del vicino più prossimo; i valutatori di riferimento, invece, ridimensionano la previsione alla risoluzione nativa del ground truth; DepthMetrics maschera il ground truth rispetto a max_depth, mentre il protocollo del ground truth migliorato maschera gt > 0 e applica il limite solo alla previsione; inoltre, i pesi rilasciati sono stati addestrati con la suddivisione precedente, che includeva 72 di questi fotogrammi di test nel set di addestramento.

YAML del dataset#

Per definire la configurazione del dataset si utilizza un file YAML. Contiene informazioni sui percorsi del dataset, sulle classi e su altri dati pertinenti, come la profondità massima.

ultralytics/cfg/datasets/depth-kitti.yaml
# Ultralytics 🚀 AGPL-3.0 License - https://ultralytics.com/license

# KITTI dataset for monocular depth estimation — real outdoor driving, Velodyne HDL-64 LiDAR (densified), sparse, up to ~80 m
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/depth/kitti
# Example usage: yolo depth train data=depth-kitti.yaml model=yolo26n-depth.pt
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── depth-kitti  ← downloads here (~190 GB archives, ~140 GB converted)
#         ├── images/{train,val}  # RGB images
#         └── depth/{train,val}   # paired 16-bit *.png depth maps (images/ -> depth/)
# If an interrupted download leaves a partial dataset, delete the depth-kitti dir and re-run to rebuild it.
# The download only runs when the val images are missing (train is never checked), so a depth-kitti dir
# built before this split fix keeps the old split until it is deleted and rebuilt.

path: depth-kitti # dataset root dir (relative to Ultralytics settings 'datasets_dir')
train: images/train # train images (relative to 'path') 55198 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 652 images (KITTI Eigen test split, left camera)
max_depth: 80 # (m) maximum valid depth; GT beyond this is excluded from val metrics

nc: 1
names:
  0: depth

channels: 3
depth_scale: 256 # KITTI PNG value 256 = 1 meter

# Download script/URL (optional)
download: |
  import shutil
  from pathlib import Path

  from ultralytics.utils import TQDM
  from ultralytics.utils.downloads import download

  # The 28 KITTI Eigen test scenes as "<drive> <frame indices>" -> val; every other annotated drive -> train. val is
  # the 697-frame Eigen et al. (NeurIPS 2014) test split restricted to frames with improved GT here: 652 left-camera.
  EIGEN_TEST = """
  2011_09_26_drive_0002 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 48 51 54 57 60 63 69
  2011_09_26_drive_0009 16 32 48 64 80 96 112 128 144 160 176 196 212 228 244 260 276 292 308 324 340 356 372 388
  2011_09_26_drive_0013 5 10 20 30 35 40 45 50 60 65 70 80 85 90 95 100 105 110 115 120 125 130 135
  2011_09_26_drive_0020 6 9 12 15 18 21 27 33 36 42 45 48 51 54 57 60 63 66 69 72 75 78
  2011_09_26_drive_0023 18 36 54 72 90 108 126 144 162 180 198 216 252 270 288 306 324 342 360 378 396 414 432 450 468
  2011_09_26_drive_0027 7 14 21 28 35 42 49 56 63 70 77 84 91 98 112 119 126 133 140 147 161 168 175 182
  2011_09_26_drive_0029 14 28 42 56 70 84 98 112 126 140 154 168 182 196 268 296 310 324 338 352 366 380 394 408
  2011_09_26_drive_0036 32 64 96 128 160 192 224 256 288 320 352 384 416 448 480 512 544 576 608 640 672 704 768
  2011_09_26_drive_0046 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115
  2011_09_26_drive_0048 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
  2011_09_26_drive_0052 6 8 10 12 14 16 18 20 22 26 28 30 32 36 38 40 42 44 46 48 50 52
  2011_09_26_drive_0056 11 22 33 44 55 66 77 88 99 110 121 143 154 165 176 187 198 209 220 231 242 253 264 275 286
  2011_09_26_drive_0059 14 28 42 56 70 84 98 112 126 140 154 182 196 210 224 238 274 288 302 316 330 344 358
  2011_09_26_drive_0064 22 44 66 88 110 154 176 198 220 242 264 286 308 330 352 374 396 418 440 462 484 506 528 550
  2011_09_26_drive_0084 49 62 75 88 101 114 127 140 153 179 192 205 218 231 244 257 270 283 296 309 322 335 348 361 374
  2011_09_26_drive_0086 7 34 61 88 115 142 169 196 223 250 277 304 331 358 385 412 439 466 493 520 574 601 628 655 682
  2011_09_26_drive_0093 16 32 48 64 80 96 112 128 144 160 176 192 208 224 240 256 305 321 337 353 369 385 401 417
  2011_09_26_drive_0096 19 38 57 76 95 114 133 152 171 190 209 228 247 266 285 304 323 342 361 380 399 418 437 456
  2011_09_26_drive_0101 80 114 148 182 216 284 318 352 386 420 454 488 522 556 590 624 658 692 726 760 794 828 862 896 930
  2011_09_26_drive_0106 15 35 43 51 59 67 75 83 91 99 107 115 123 131 139 147 155 163 171 179 187 195 203 211 219
  2011_09_26_drive_0117 26 52 78 104 130 156 182 208 234 260 286 312 338 364 390 416 442 468 494 546 572 598 624 650
  2011_09_28_drive_0002 6 9 12 18 21 24 30 33 36 39 45 48 51 54 57 60 63 72 78 81 84 87 90
  2011_09_29_drive_0071 36 72 108 144 180 216 252 288 324 360 396 432 468 504 540 576 612 735 771 807 879 915 951
  2011_09_30_drive_0016 11 22 33 44 55 66 77 88 110 121 132 143 154 165 176 187 198 209 220 231 242 253 264
  2011_09_30_drive_0018 107 214 428 535 642 749 856 963 1070 1177 1284 1391 1498 1605 1712 1819 1926 2033 2140 2247 2419 2526 2633 2740
  2011_09_30_drive_0027 41 82 123 164 205 246 287 328 369 410 451 492 533 574 615 656 753 794 835 876 917 958 1040 1081
  2011_10_03_drive_0027 181 362 543 734 915 1096 1277 1458 1639 1820 2001 2363 2544 2725 2906 3087 3268 3449 3630 3811 3992 4173 4354 4535
  2011_10_03_drive_0047 32 64 96 128 160 192 224 288 320 352 384 416 448 480 512 544 576 608 640 672 704 736 768 800"""
  EIGEN_TEST = {ln.split()[0]: {int(i) for i in ln.split()[1:]} for ln in EIGEN_TEST.strip().splitlines()}
  # Annotated drives excluded from the release training set (raw data was unavailable at build time)
  SKIP_DRIVES = {"2011_09_28_drive_0104", "2011_09_28_drive_0135", "2011_09_28_drive_0177", "2011_09_28_drive_0214"}

  # Download the improved sparse GT (~14 GB) and the raw recordings it covers (~175 GB)
  dir = Path(yaml["path"])  # dataset root dir
  base = "https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti"
  download([f"{base}/data_depth_annotated.zip"], dir=dir / "source", delete=True, exist_ok=True)
  gt_drives = sorted(p for p in (dir / "source" / "data_depth_annotated").glob("*/*_sync") if p.name[:-5] not in SKIP_DRIVES)
  urls = [f"{base}/raw_data/{p.name[:-5]}/{p.name}.zip" for p in gt_drives]
  download(urls, dir=dir / "source" / "raw", delete=True, exist_ok=True, threads=4)

  # Convert: GT PNGs are uint16 meters*256; RGB frames come from the matching raw drive
  for split in ("train", "val"):
      (dir / "images" / split).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
      (dir / "depth" / split).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
  for gt in TQDM(gt_drives, desc="Converting"):
      drive = gt.name[:-5]  # 2011_09_26_drive_0002
      split = "val" if drive in EIGEN_TEST else "train"
      # val is the canonical Eigen test split: left camera only, and only its 652 listed frames
      for cam in ("image_02",) if split == "val" else ("image_02", "image_03"):
          for png in sorted((gt / "proj_depth" / "groundtruth" / cam).glob("*.png")):
              if split == "val" and int(png.stem) not in EIGEN_TEST[drive]:
                  continue
              name = f"{drive}_{cam[-2:]}_{png.stem}"
              png.replace(dir / "depth" / split / f"{name}.png")
              raw = dir / "source" / "raw" / drive[:10] / gt.name / cam / "data" / png.name
              raw.replace(dir / "images" / split / f"{name}.png")
  shutil.rmtree(dir / "source")

Utilizzo#

Per addestrare un modello YOLO26n-Depth sul dataset KITTI per 100 epoche, puoi utilizzare i seguenti frammenti di codice. Per un elenco completo degli argomenti disponibili, consulta la pagina Addestramento del modello.

Esempio di addestramento
from ultralytics import YOLO

# Carica un modello di profondità preaddestrato
model = YOLO("yolo26n-depth.pt")

# Addestra il modello su KITTI
results = model.train(data="depth-kitti.yaml", epochs=100, imgsz=640)

Modelli preaddestrati#

I modelli YOLO26-Depth preaddestrati vengono scaricati automaticamente dalla release degli asset v8.4.0 di Ultralytics quando vengono richiamati per nome per la prima volta:

Citazioni e ringraziamenti#

Se utilizzi il dataset KITTI nella tua attività di ricerca o sviluppo, cita i seguenti articoli:

Citazione
@article{geiger2013vision,
      title={Vision meets Robotics: The KITTI Dataset},
      author={Geiger, Andreas and Lenz, Philip and Stiller, Christoph and Urtasun, Raquel},
      journal={The International Journal of Robotics Research},
      year={2013},
      publisher={SAGE Publications}
}

@inproceedings{uhrig2017sparsity,
      title={Sparsity Invariant CNNs},
      author={Uhrig, Jonas and Schneider, Nick and Schneider, Lukas and Franke, Uwe and Brox, Thomas and Geiger, Andreas},
      booktitle={International Conference on 3D Vision (3DV)},
      year={2017}
}

Desideriamo ringraziare il Karlsruhe Institute of Technology e il Toyota Technological Institute at Chicago per aver creato e mantenuto il dataset KITTI e Uhrig et al. per il metodo di densificazione della profondità che rende possibile una supervisione più densa.

Domande frequenti#

  • KITTI è la fonte di guida outdoor nel mondo reale nel mix di preaddestramento YOLO26-Depth e funge anche da benchmark di valutazione KITTI Eigen. La profondità LiDAR Velodyne arriva a circa 80 m: ecco perché la testa di profondità non è limitata, anziché avere un limite fisso adatto agli ambienti interni.

  • La configurazione Ultralytics utilizza 55.198 immagini di addestramento delle telecamere sinistra e destra, escludendo tutti i 28 tragitti di test KITTI Eigen, e valuta i 652 fotogrammi di test Eigen della telecamera sinistra con ground truth migliorata. I PNG di profondità utilizzano 256 unità per metro (depth_scale: 256) e il file YAML imposta max_depth: 80.

  • Esegui yolo depth train data=depth-kitti.yaml model=yolo26n-depth.pt epochs=100 imgsz=640 oppure usa l'esempio Python nella sezione Utilizzo. La pagina Addestramento elenca tutti gli argomenti disponibili.

  • I valori in Risultati provengono dal validatore Ultralytics con imgsz=768 e rect=False, che ridimensiona le immagini a un input quadrato, maschera il ground truth rispetto a max_depth e calcola le metriche per immagine con allineamento della scala per immagine prima di farne la media sull'intero set di validazione. I valutatori KITTI di riferimento utilizzano un protocollo diverso, quindi i valori non sono direttamente confrontabili.

Collaboratori
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