Набор данных глубины iBims-1#

iBims-1 (изображения независимого бенчмарка и соответствующие сканы) — высококачественный бенчмарк для помещений для монокулярной оценки глубины. В нём RGB-изображения сопоставлены с эталонными данными лазерного сканера геодезического класса; набор предназначен для проверки чёткости границ глубины и качества плоских поверхностей.

Основные особенности#

• Высококачественные эталонные данные о глубине, полученные с помощью лазерного сканера геодезического класса.
• Охватывает реальные сцены в помещениях.
• Диапазон глубины — примерно до 10 м.
• Оценка проводится на 100 изображениях.
• Специально создан для оценки чёткости границ глубины и качества плоских поверхностей.

Роль в YOLO26-Depth#

iBims-1 — это бенчмарк для оценки без дообучения семейства YOLO26-Depth; опубликованные модели не обучались на нём. Благодаря акценту на чётких разрывах глубины и плоских областях он позволяет точно оценить качество карт глубины, а не только общую точность.

При оценке применяются аугментация во время тестирования (TTA) с несколькими масштабами и горизонтальным отражением, а затем выполняется выравнивание масштаба между предсказанными и эталонными картами глубины методом наименьших квадратов в логарифмическом пространстве; после этого вычисляются метрики.

Результаты#

В таблице ниже приведена точность delta1 (доля пикселей в пределах порога 1.25×; чем выше, тем лучше) на изображениях для оценки iBims-1 в зависимости от размера модели.

Оценка#

iBims-1 не поставляется с готовым YAML-файлом набора данных. Оценка выполняется специальным скриптом, который загружает изображения iBims-1 и эталонные данные глубины лазерного сканера, применяет стандартную аугментацию во время тестирования и выравнивание масштаба методом наименьших квадратов в логарифмическом пространстве, а затем вычисляет метрики глубины.

Использование#

iBims-1 — внешний бенчмарк, поэтому модели обычно запускают на его изображениях с помощью predict. Полный список доступных аргументов приведён на странице модели Предсказание.

from ultralytics import YOLO

# Загрузить модель
model = YOLO("yolo26x-depth.pt")  # загрузить предварительно обученную модель глубины

# Предсказать глубину на изображениях iBims-1
results = model.predict("path/to/ibims1/images")

Предварительно обученные модели#

Семейство моделей глубины YOLO26 оценивается без дообучения на бенчмарке iBims-1. При первом использовании эти модели автоматически загружаются из релиза ресурсов Ultralytics v8.4.0, например YOLO26x-depth. Доступны модели разных размеров (yolo26n/s/m/l/x-depth), рассчитанные на различные требования к точности и ресурсам.

Цитирование и благодарности#

Если ты используешь набор данных iBims-1 в исследованиях или разработке, укажи следующую статью:

@inproceedings{koch2018ibims,
      title={Evaluation of CNN-based Single-Image Depth Estimation Methods},
      author={Koch, Tobias and Liebel, Lukas and Fraundorfer, Friedrich and K{\"o}rner, Marco},
      booktitle={Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV) Workshops},
      year={2018}
}

Благодарим авторов за создание и поддержку этого ценного ресурса для сообщества компьютерного зрения.

Часто задаваемые вопросы#