Набор данных глубины iBims-1#

iBims-1 (independent Benchmark images and matched scans) — это высококачественный внутренний бенчмарк для monocular depth estimation. В нем изображения RGB сочетаются с лазерными сканами экспертного уровня в качестве базовой истины, и он разработан для проверки резких границ глубины и плоских поверхностей.

Ключевые 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.

Роль 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.

Результаты#

В таблице ниже указана точность delta1 (процент пикселей в пределах порога 1,25×, чем выше, тем лучше) на изображениях оценки iBims-1 в разрезе размеров моделей.

Оценка#

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.

Использование#

iBims-1 является внешним бенчмарком, поэтому модели обычно запускаются с predict на его изображениях. Полный список доступных аргументов см. на странице Prediction 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 выпуска Ultralytics, например YOLO26x-depth начиная с версии v8.4.0, и охватывают ряд размеров (yolo26n/s/m/l/x-depth) для различных требований к точности и ресурсам.

Цитирование 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.