Link to this sectionНабор данных глубины iBims-1#

iBims-1 (независимый набор тестовых изображений и сопоставленных сканов) — это высококачественный бенчмарк для помещений, предназначенный для монокулярного оценивания глубины. Он объединяет RGB-изображения с наземными данными лазерного сканера геодезического уровня и разработан для тестирования четкости границ глубины и плоских поверхностей.

Link to this sectionКлючевые особенности#

• Высококачественные наземные данные глубины, полученные с помощью лазерного сканера геодезического уровня.
• Охватывает реальные интерьерные сцены.
• Диапазон глубины до приблизительно 10 м.
• Оценка проводится на 100 изображениях.
• Специально разработан для оценки резких границ глубины и качества плоских поверхностей.

Link to this sectionРоль в YOLO26-Depth#

iBims-1 — это бенчмарк для zero-shot оценки семейства YOLO26-Depth; опубликованные модели на нем не обучались. Фокус на резких разрывах глубины и плоских областях делает его точным тестом качества карты глубины, выходящим за рамки совокупной точности.

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.

Link to this sectionРезультаты#

В таблице ниже приведена точность delta1 (процент пикселей в пределах порога 1.25×, чем выше, тем лучше) на изображениях для оценки iBims-1 по размеру модели.

Link to this sectionОценка#

iBims-1 не поставляется с комплектным файлом YAML набора данных. Оценка выполняется с помощью специального скрипта оценки, который загружает изображения iBims-1 и наземные данные глубины с лазерного сканера, применяет стандартное TTA и логарифмически-квадратичное выравнивание масштаба, а затем сообщает метрики глубины.

Link to this sectionИспользование#

iBims-1 является внешним бенчмарком, поэтому модели обычно запускаются с помощью predict на его изображениях. Полный список доступных аргументов см. на странице Предсказание (Prediction).

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")

Link to this sectionПредварительно обученные модели#

Семейство YOLO26 depth проходит zero-shot оценку на бенчмарке iBims-1. Эти модели автоматически загружаются из последнего релиза Ultralytics, например YOLO26x-depth из v8.4.0, и охватывают ряд размеров (yolo26n/s/m/l/x-depth) для различных требований к точности и ресурсам.

Link to this sectionЦитирование и благодарности#

Если ты используешь набор данных iBims-1 в своей исследовательской работе или разработке, пожалуйста, сошлися на 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 поблагодарить авторов за создание и поддержку этого ценного ресурса для сообщества компьютерного зрения.