iBims-1 Derinlik Veri Kümesi#

iBims-1 (bağımsız kıyaslama görüntüleri ve eşleştirilmiş taramalar), tek görüntüden derinlik tahmini için yüksek kaliteli bir iç mekân kıyaslamasıdır. RGB görüntülerini ölçüm sınıfı lazer tarayıcı gerçek değerleriyle eşleştirir ve keskin derinlik kenarlarını ve düzlemsel yüzeyleri sınamak üzere tasarlanmıştır.

Temel Özellikler#

• Ölçüm sınıfı lazer tarayıcıyla elde edilmiş yüksek kaliteli derinlik gerçek değerleri.
• Gerçek iç mekân sahnelerini kapsar.
• Derinlik aralığı yaklaşık 10 m'ye kadar çıkar.
• Değerlendirme 100 görüntü üzerinde yapılır.
• Keskin derinlik kenarlarını ve düzlemsel yüzeylerin kalitesini değerlendirmek için özel olarak tasarlanmıştır.

YOLO26-Depth'teki rolü#

iBims-1, YOLO26-Depth ailesi için bir sıfır örnekli değerlendirme kıyaslamasıdır; yayımlanan modeller bu veri kümesiyle eğitilmez. Keskin derinlik süreksizliklerine ve düzlemsel bölgelere odaklanması, toplam doğruluğun ötesinde derinlik haritası kalitesini hassas biçimde sınamasını sağlar.

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 tabloda, model boyutuna göre iBims-1 değerlendirme görüntülerinde delta1 doğruluğu (1.25× eşik içindeki piksellerin oranı; yüksek olması daha iyidir) gösterilir.

Değerlendirme#

iBims-1, birlikte sunulan bir veri kümesi YAML dosyası içermez. iBims-1 görüntülerini ve lazer tarayıcı derinlik gerçek değerlerini yükleyen, standart TTA ve log-least-squares ölçek hizalamasını uygulayan ve derinlik metriklerini raporlayan özel bir değerlendirme betiğiyle değerlendirilir.

Kullanım#

iBims-1 harici bir kıyaslama olduğundan modeller genellikle görüntülerinde 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

# iBims-1 görüntülerinde derinliği tahmin et
results = model.predict("path/to/ibims1/images")

Önceden Eğitilmiş Modeller#

YOLO26 derinlik ailesi, iBims-1 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#

iBims-1 veri kümesini araştırma veya geliştirme çalışmalarında kullanıyorsan lütfen aşağıdaki makaleyi kaynak göster:

@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}
}

Bilgisayarlı görü topluluğu için bu değerli kaynağı oluşturup sürdüren yazarlara teşekkür ederiz.

Sık Sorulan Sorular#