KITTI Depth 데이터셋#
KITTI 데이터스는 카를스루에(Karlsruhe)시와 그 인근에서 주행 중인 차량으로부터 캡처한 실제 야외 자율 주행 벤치마크입니다. 단안 깊이 추정의 경우, 정답 깊이는 Velodyne HDL-64 LiDAR 스캐너에서 추출되었으며 Uhrig 외 2017의 방법을 사용하여 밀집화되었습니다. 결과 깊이 맵은 희소한 상태로 유지되며, 픽셀의 약 16~20%만 유효한 깊이 값을 가집니다. KITTI 데이터스는 YOLO26-Depth 사전 학습 믹스의 실제 야외 주행 소스이며 KITTI Eigen 평가 벤치마크 역할도 합니다.
주요 기능#
- 최대 약 80 m까지 깊이가 분포하는 실제 야외 주행 장면으로, 일반적인 실내 범위를 훨씬 초과합니다.
- Velodyne HDL-64 LiDAR에서 획득한 depth ground truth를 Uhrig et al. 2017의 Sparsity Invariant CNNs 접근 방식으로 조밀화했습니다.
- 희소 supervision: 이미지당 약 16–20%의 픽셀만 유효한 깊이 값을 가지며, 유효하지 않은 픽셀은 loss와 metrics에서 마스킹됩니다.
- 스테레오 이미지 쌍(왼쪽
image_02및 오른쪽image_03)은 학습을 위한 추가 관점을 제공합니다. - 깊이 값은 미터당 256 단위(
depth_scale: 256)를 사용하는 uint16 PNG로 저장되며, Ultralytics depth dataset format을 따릅니다.
데이터셋 구조#
Ultralytics에서 사용하는 KITTI depth 데이터는 두 개의 subset으로 나뉩니다.
- Training split: 55,198개 이미지(왼쪽
image_02및 오른쪽image_03). 평가의 공정성을 유지하기 위해 28개의 KITTI Eigen 테스트 주행 데이터는 모두 학습에서 제외됩니다. - Evaluation split: KITTI Eigen 테스트 split — 개선된 ground truth가 있는 왼쪽 카메라 프레임 652개입니다. 평가는 80 m depth cap과 prediction 및 ground truth 간 median(scale-only) alignment를 사용합니다.
깊이 범위는 약 80 m에 이르며, dataset YAML(depth-kitti.yaml)은 이에 맞게 max_depth: 80을 설정합니다.
YOLO26-Depth에서의 역할#
KITTI는 주로 실내 소스를 보완하는 YOLO26-Depth 사전 학습 믹스에서 실제 야외 주행 감독 데이터를 제공합니다. 또한 주행 장면 깊이 정확도를 보고하기 위한 표준 KITTI Eigen 벤치마크이기도 합니다.
KITTI는 depth head가 제한되지 않은(log mode) 이유를 보여주는 핵심 사례입니다. 고정된 10 m 출력 ceiling으로는 80 m 주행 장면을 표현할 수 없습니다. head 출력 범위와 max_depth 처리에 대한 자세한 내용은 depth task page를 참조하세요.
Results#
모델 크기별 KITTI Eigen delta1 정확도(높을수록 우수함):
| 모델 | KITTI Eigen δ1 |
|---|---|
| YOLO26n-Depth | 0.878 |
| YOLO26s-Depth | 0.879 |
| YOLO26m-Depth | 0.913 |
| YOLO26l-Depth | 0.926 |
| YOLO26x-Depth | 0.932 |
imgsz=768 및 rect=False이 포함된 652프레임 표준 분할에서 측정되었습니다. 이것들은 게시된 KITTI 수치와 직접 비교할 수 없습니다. 검증은 각 이미지를 정사각형 imgsz(으)로 크기를 조정하고 희소한 정답을 그 위에 가장 가까운 이웃 방식으로 리샘플링하는 반면, 참조 평가자는 대신 예측을 원래 정답 해상도로 다시 크기 조정을 합니다. 개선된 정답 프로토콜이 gt > 0을(를) 마스킹하고 예측만 제한하는 곳에서 DepthMetrics은(는) max_depth에 대해 정답을 마스킹합니다. 그리고 출시된 가중치는 이러한 테스트 프레임 중 72개를 훈련 세트에 포함했던 이전 분할로 훈련되었습니다.
데이터셋 YAML#
YAML 파일은 데이터스 구성을 정의하는 데 사용됩니다. 이 파일에는 데이터스의 경로, 클래스, 그리고 최대 깊이와 같은 기타 관련 정보가 포함되어 있습니다.
# 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")사용법#
KITTI 데이터셋에서 100개의 epochs 동안 YOLO26n-Depth 모델을 학습하려면 다음 코드 스니펫을 사용할 수 있습니다. 사용 가능한 인자 전체 목록은 모델 Training 페이지를 참조하세요.
from ultralytics import YOLO
# Load a pretrained depth model
model = YOLO("yolo26n-depth.pt")
# Train the model on KITTI
results = model.train(data="depth-kitti.yaml", epochs=100, imgsz=640)사전 학습 모델#
사전 학습된 YOLO26-Depth 모델은 이름으로 처음 참조될 때 Ultralytics v8.4.0 assets release에서 자동으로 download됩니다:
인용 및 감사의 글#
연구 또는 개발 작업에서 KITTI 데이터셋을 사용하는 경우 다음 논문을 인용해 주세요.
@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}
}KITTI 데이터셋을 만들고 유지 관리한 Karlsruhe Institute of Technology와 Toyota Technological Institute at Chicago, 그리고 dense supervision을 가능하게 한 depth densification 방법을 개발한 Uhrig et al.에 감사를 표합니다.
FAQ#
KITTI는 YOLO26-Depth 사전 학습 믹스의 실제 야외 주행 소스이며 KITTI Eigen 평가 벤치마크 역할도 합니다. 벨로다인 LiDAR 깊이는 약 80m에 이르며, 이 때문에 깊이 헤드가 고정된 실내 범위로 제한되지 않고 무제한으로 설정됩니다.
Ultralytics 구성은 왼쪽 및 오른쪽 카메라의 55,198개 훈련 이미지를 사용하며, 28개의 KITTI Eigen 테스트 드라이브를 모두 제외하고, 개선된 정답이 있는 652개의 왼쪽 카메라 Eigen 테스트 프레임에서 평가를 수행합니다. 깊이 PNG는 미터당 256단위(
depth_scale: 256)를 사용하며 YAML은max_depth: 80을(를) 설정합니다.결과의 값은
imgsz=768및rect=False이(가) 포함된 Ultralytics 검증기에서 가져온 것입니다. 이 검증기는 이미지의 크기를 정사각형 입력으로 조정하고,max_depth에 대해 정답을 마스킹하며, 검증 세트 전체에 걸쳐 평균을 내기 전에 이미지별 스케일 정렬을 통해 이미지별 지표를 계산합니다. 참조 KITTI 평가자는 다른 프로토콜을 사용하므로 수치를 직접 비교할 수 없습니다.