ETH3D Derinlik Veri Kümesi#

ETH3D, tek gözlü derinlik tahmini için kullanılan yüksek çözünürlüklü bir çoklu görünüm stereo kıyaslama testidir. Hem iç hem de dış mekan sahnelerinde anket kalitesinde lazer tarayıcı yer gerçeği sağlar.

Temel Özellikler#

• Yüksek hassasiyetli lazer tarayıcı ile yakalanan anket sınıfı derinlik temel gerçekliği.
• Hem iç hem de dış mekan sahnelerini kapsayan yüksek çözünürlüklü görüntüler.
• Yaklaşık 60 metreye kadar derinlik aralığı.
• Değerlendirme 423 görüntü üzerinde gerçekleştirilir.
• Doğru ve yoğun temel gerçekliğe sahip, yüksek kaliteli bir çoklu görünüm stereo karşılaştırmalı değerlendirme aracı.

YOLO26-Depth'teki Rolü#

ETH3D, YOLO26-Depth ailesi için bir sıfır-atış (zero-shot) değerlendirme benchmark'ıdır; yayınlanan modeller bunun üzerinde eğitilmemiştir. Hassas lazer tarayıcı temel gerçekliğine sahip iç ve dış mekan sahnelerinin birleşimi, onu alanlar arası genelleme için güçlü bir test haline getirir.

Değerlendirme, çok ölçekli ve yatay çevirmeli test zamanı artırma (TTA) kullanır ve ardından metrikler hesaplanmadan önce tahmin edilen ile doğruluk payı derinlik haritaları arasında log-en küçük kareler ölçek hizalaması yapılır.

Sonuçlar#

Aşağıdaki tablo, model boyutuna göre ETH3D değerlendirme görüntüleri üzerindeki delta1 doğruluğunu (1,25× eşik içindeki piksellerin yüzdesi, ne kadar yüksekse o kadar iyi) bildirmektedir.

Değerlendirme#

ETH3D, paketlenmiş bir veri kümesi YAML dosyası ile birlikte gelmez. ETH3D görüntülerini ve lazer tarayıcı derinlik temel gerçekliğini yükleyen, standart TTA ve log-en küçük kareler ölçek hizalamasını uygulayan ve derinlik metriklerini raporlayan özel bir değerlendirme betiği aracılığıyla değerlendirilir.

Kullanım#

ETH3D harici bir kıyaslama testidir, bu nedenle modeller görüntülerinde tipik olarak predict ile çalıştırılır. Mevcut argümanların kapsamlı bir listesi için model Tahmin sayfasına göz at.

from ultralytics import YOLO

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

# Predict depth on ETH3D images
results = model.predict("path/to/eth3d/images")

Önceden Eğitilmiş Modeller#

YOLO26 depth ailesi, ETH3D kıyaslama testinde sıfır atışlı (zero-shot) olarak değerlendirilir. Bu modeller, en son Ultralytics sürümünden (örneğin v8.4.0'dan YOLO26x-depth) otomatik olarak indirilir ve farklı doğruluk ve kaynak gereksinimleri için çeşitli boyutları (yolo26n/s/m/l/x-depth) kapsar.

Alıntılar ve Teşekkür#

ETH3D veri kümesini araştırma veya geliştirme çalışmalarında kullanırsan, lütfen şu makaleye atıfta bulun:

@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 yarattıkları ve korudukları için yazarlara teşekkür ederiz.