Набор данных ETH3D Depth#

ETH3D — это высокоразрешающий мультиракурсный стереобенчмарк, используемый для оценки глубины по одному изображению. Он предоставляет лазерное сканирование геодезической точности как для внутренних, так и для наружных сцен.

Ключевые особенности#

• Эталонные данные глубины геодезического качества, полученные с помощью высокоточного лазерного сканера.
• Изображения высокого разрешения, охватывающие как интерьерные, так и экстерьерные сцены.
• Диапазон глубины до 60 метров.
• Оценка проводится на 423 изображениях.
• Высококачественный бенчмарк многоракурсного стереозрения с точными плотными эталонными данными.

Роль в YOLO26-Depth#

ETH3D является бенчмарком для zero-shot оценки семейства YOLO26-Depth; опубликованные модели на нем не обучались. Сочетание сцен внутри и вне помещений с точными эталонными данными лазерного сканирования делает его отличным тестом на кросс-доменную обобщающую способность.

Оценка использует многомасштабную аугментацию и горизонтальное отражение во время теста (TTA), за которыми следует логарифмически-квадратичное выравнивание масштаба между предсказанными и эталонными картами глубины перед расчетом метрик.

Результаты#

В таблице ниже приведена точность delta1 (процент пикселей в пределах порога 1.25×, выше — лучше) на оценочных изображениях ETH3D в зависимости от размера модели.

Оценка#

ETH3D не поставляется с готовым YAML-файлом набора данных. Оценка выполняется через специальный скрипт, который загружает изображения ETH3D и эталонные данные глубины с лазерного сканера, применяет стандартные TTA и логарифмически-квадратичное выравнивание масштаба, а затем выдает метрики глубины.

Использование#

ETH3D является внешним бенчмарком, поэтому модели обычно запускаются с predict на его изображениях. Полный список доступных аргументов смотри на странице предсказания модели.

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo26x-depth.pt")  # load a pretrained depth model

# Predict depth on ETH3D images
results = model.predict("path/to/eth3d/images")

Предварительно обученные модели#

Семейство моделей глубины YOLO26 оценивается в режиме zero-shot на бенчмарке ETH3D. Эти модели автоматически скачиваются из последнего релиза Ultralytics, например YOLO26x-depth начиная с версии v8.4.0, и охватывают диапазон размеров (yolo26n/s/m/l/x-depth) для различных требований к точности и ресурсам.

Цитирование и благодарности#

Если ты используешь набор данных ETH3D в своих исследованиях или разработке, пожалуйста, процитируй следующую статью:

@inproceedings{schops2017eth3d,
      title={A Multi-View Stereo Benchmark with High-Resolution Images and Multi-Camera Videos},
      author={Sch{\"o}ps, Thomas and Sch{\"o}nberger, Johannes L. and Galliani, Silvano and Sattler, Torsten and Schindler, Konrad and Pollefeys, Marc and Geiger, Andreas},
      booktitle={Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
      year={2017}
}

Мы хотели бы поблагодарить авторов за создание и поддержку этого ценного ресурса для сообщества компьютерного зрения.