Набор данных глубины iBims-1#

iBims-1 (изображения независимого бенчмарка и соответствующие сканы) — это высококачественный набор для тестирования оценки глубины по монокулярным изображениям в помещениях. Он сопоставляет RGB-изображения с эталонными данными лазерного сканера геодезического класса и предназначен для проверки резких границ глубины и плоских поверхностей.

Ключевые особенности#

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

Роль в YOLO26-Depth#

iBims-1 — это бенчмарк для оценки в режиме zero-shot семейства YOLO26-Depth; опубликованные модели не обучались на нём. Благодаря фокусу на резких разрывах глубины и плоских областях он позволяет точно оценить качество карт глубины, выходя за рамки совокупной точности.

При оценке используются многоштабное дополнение данных и дополнение с горизонтальным отражением во время тестирования (TTA), после чего перед вычислением метрик выполняется выравнивание масштаба между предсказанными картами глубины и эталонными картами глубины методом логарифмических наименьших квадратов.

Результаты#

В таблице ниже приведена точность delta1 (процент пикселей в пределах порога 1.25×, большее значение лучше) на оценочных изображениях iBims-1 для моделей разного размера.

Оценка#

iBims-1 не поставляется со встроенным YAML-файлом набора данных. Оценка выполняется с помощью специального скрипта, который загружает изображения iBims-1 и эталонные данные глубины с лазерного сканера, применяет стандартные TTA и выравнивание масштаба методом логарифмических наименьших квадратов, а затем вычисляет метрики глубины.

Использование#

iBims-1 — внешний бенчмарк, поэтому модели обычно запускаются с predict на его изображениях. Полный список доступных аргументов смотри на странице предсказаний модели.

from ultralytics import YOLO

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

# Predict depth on iBims-1 images
results = model.predict("path/to/ibims1/images")

Предварительно обученные модели#

Семейство моделей глубины YOLO26 оценивается в режиме zero-shot на бенчмарке iBims-1. Эти модели автоматически загружаются из последнего релиза Ultralytics, например YOLO26x-depth из v8.4.0, и представлены в различных размерах (yolo26n/s/m/l/x-depth) для разных требований к точности и ресурсам.

Цитирование и благодарности#

Если ты используешь набор данных iBims-1 в исследовательской или разработческой работе, пожалуйста, процитируй 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}
}

Мы хотели бы выразить признательность авторам за создание и поддержку этого ценного ресурса для сообщества компьютерного зрения.

Часто задаваемые вопросы#