ETH3D Derinlik Veri Kümesi#
ETH3D, tek kameralı derinlik kestirimi için kullanılan yüksek çözünürlüklü, çoklu görünüşlü stereo kıyaslama testidir. Hem iç hem de dış mekân sahnelerinde ölçme sınıfı lazer tarayıcı referans verisi sunar.
Temel Özellikler#
- Yüksek hassasiyetli lazer tarayıcıyla elde edilmiş, ölçme sınıfında derinlik referans verisi.
- Hem iç hem de dış mekân sahnelerini kapsayan yüksek çözünürlüklü görüntüler.
- Yaklaşık 60 m'ye kadar derinlik aralığı.
- Değerlendirme 423 görüntü üzerinde yapılır.
- Doğru ve yoğun referans verisi içeren, yüksek kaliteli çoklu görünüşlü stereo kıyaslama testi.
YOLO26-Depth'teki rolü#
ETH3D, YOLO26-Depth ailesi için bir sıfır örnekli değerlendirme kıyaslamasıdır; yayımlanan modeller bu veri kümesi üzerinde eğitilmez. Doğru lazer tarayıcı referans verisine sahip iç ve dış mekân sahnelerinden oluşan karışımı, alanlar arası genelleme için güçlü bir test sunar.
Ölçütler hesaplanmadan önce çok ölçekli ve yatay çevirme test zamanı artırımı (TTA) uygulanır, ardından tahmin edilen ve referans derinlik haritaları arasında log-en küçük kareler ölçek hizalaması yapılır.
Sonuçlar#
Aşağıdaki tablo, ETH3D değerlendirme görüntülerinde model boyutuna göre delta1 doğruluğunu (1,25× eşiği içindeki piksellerin oranı; yüksek olması daha iyidir) gösterir.
| Model | delta1 |
|---|---|
| YOLO26n-depth | 0.905 |
| YOLO26s-depth | 0.876 |
| YOLO26m-depth | 0.943 |
| YOLO26l-depth | 0.945 |
| YOLO26x-depth | 0.953 |
Değerlendirme#
ETH3D, birlikte sunulan bir veri kümesi YAML dosyasıyla gelmez. ETH3D görüntülerini ve lazer tarayıcı derinlik referans verilerini yükleyen, standart TTA ve log-en küçük kareler ölçek hizalamasını uygulayan ve derinlik ölçütlerini raporlayan özel bir değerlendirme betiğiyle değerlendirilir.
Kullanım#
ETH3D harici bir kıyaslama testi olduğundan, modeller genellikle görüntüler üzerinde predict ile çalıştırılır. Kullanılabilir bağımsız değişkenlerin kapsamlı listesi için modelin Tahmin sayfasına bak.
from ultralytics import YOLO
# Bir model yükle
model = YOLO("yolo26x-depth.pt") # önceden eğitilmiş bir derinlik modeli yükle
# ETH3D görüntülerinde derinliği tahmin et
results = model.predict("path/to/eth3d/images")Önceden Eğitilmiş Modeller#
YOLO26 derinlik ailesi, ETH3D kıyaslamasında sıfır örnekli olarak değerlendirilir. Bu modeller ilk kullanımda Ultralytics v8.4.0 varlık sürümünden otomatik indirilir; örneğin YOLO26x-depth ve farklı doğruluk ve kaynak gereksinimlerine yönelik çeşitli boyutlarda sunulur (yolo26n/s/m/l/x-depth).
Atıflar ve Teşekkürler#
ETH3D veri kümesini araştırma veya geliştirme çalışmalarında kullanıyorsan lütfen aşağıdaki makaleyi kaynak göster:
@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}
}Bilgisayarlı görü topluluğu için bu değerli kaynağı oluşturup sürdüren yazarlara teşekkür ederiz.
Sık Sorulan Sorular#
ETH3D, sıfır örnekli bir değerlendirme kıyaslamasıdır. Yayımlanan YOLO26-Depth modelleri bu veri kümesiyle eğitilmediğinden, ölçüm sınıfı lazer tarayıcıyla elde edilmiş derinlik verilerine sahip 423 iç ve dış mekân görüntüsü, yaklaşık 60 m'ye kadar alanlarda alanlar arası genellemeyi ölçer. En büyük model olan YOLO26x-depth, bu kıyaslamada 0.953 delta1 değerine ulaşır.
Hayır. ETH3D, çok ölçekli ve çevirmeli test zamanı artırmasının ardından log-least-squares ölçek hizalaması uygulayan özel bir betikle değerlendirilir. ETH3D görüntülerinde bir modeli kendin çalıştırmak için Kullanım bölümünde gösterildiği gibi tahmin modunu kullan.
YOLO26-Depth ailesi ayrıca NYU Depth V2, Make3D ve iBims-1 üzerinde sıfır örnekli olarak, ayrıca eğitim sürüşleri ön eğitim karışımının parçası olan KITTI Eigen bölümünde değerlendirilir. Derinlik Tahmini görev sayfası, beş kıyaslamanın tümündeki sonuçları özetler.