Link to this sectionMake3D Derinlik Veri Seti#

Make3D, monoküler derinlik tahmini için klasik bir dış ortam kıyaslama ölçütüdür. Özel bir 3D lazer tarayıcı tarafından yakalanan derinlik yer gerçeği ile eşleştirilmiş kampüs sahnelerinin görüntülerini içerir ve dağılım dışı (out-of-distribution) genelleme yeteneğini test etmek için yaygın olarak kullanılır.

Link to this sectionTemel Özellikler#

• Özel bir 3D lazer tarayıcı ile yakalanan derinlik yer gerçeği.
• Gerçek dış ortam kampüs sahnelerini kapsar.
• Yaklaşık 70 m'ye kadar derinlik aralığı.
• Değerlendirme, 134 görüntüden oluşan standart test seti üzerinde gerçekleştirilir.
• Klasik bir dağılım dışı (out-of-distribution) genelleme kıyaslama ölçütü.

Link to this sectionYOLO26-Depth'teki Rolü#

Make3D, YOLO26-Depth ailesi için bir sıfır-atış (zero-shot) değerlendirme kıyaslama ölçütüdür; yayınlanan modeller bunun üzerinde eğitilmemiştir. Dağılım dışı bir dış ortam seti olarak tüm modeller için en zorlu kıyaslama ölçütüdür ve bu veri seti için beklendiği üzere mutlak delta1 değerleri genel olarak düşüktür.

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

Link to this sectionSonuçlar#

Aşağıdaki tablo, Make3D test setindeki delta1 doğruluğunu (1.25× eşik içindeki piksellerin yüzdesi, yüksek olması daha iyidir) model boyutuna göre raporlar.

Link to this sectionDeğerlendirme#

Make3D, paketlenmiş bir veri seti YAML dosyası ile birlikte gelmez. Make3D görüntülerini ve lazer tarayıcı derinlik yer gerçeğini yükleyen, standart TTA ve log-en küçük kareler ölçek hizalamasını uygulayan ve derinlik metriklerini raporlayan özel bir değerlendirme betiği aracılığıyla değerlendirilir.

Link to this sectionKullanım#

Make3D harici bir kıyaslama ölçütü olduğundan, modeller genellikle görüntüleri üzerinde predict ile çalıştırılır. Kullanılabilir argümanların kapsamlı bir listesi için model Tahmin sayfasına bak.

from ultralytics import YOLO

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

# Predict depth on Make3D images
results = model.predict("path/to/make3d/images")

Link to this sectionÖnceden Eğitilmiş Modeller#

YOLO26 derinlik ailesi, Make3D kıyaslama ölçütü üzerinde sıfır-atış (zero-shot) olarak değerlendirilir. Bu modeller, örneğin v8.4.0'dan YOLO26x-depth gibi en son Ultralytics sürümünden otomatik olarak indirilir ve farklı doğruluk ve kaynak gereksinimleri için çeşitli boyutları (yolo26n/s/m/l/x-depth) kapsar.

Link to this sectionAlıntılar ve Teşekkür#

Make3D veri setini araştırma veya geliştirme çalışmalarında kullanıyorsan lütfen aşağıdaki makaleye atıfta bulun:

@article{saxena2009make3d,
      title={Make3D: Learning 3D Scene Structure from a Single Still Image},
      author={Saxena, Ashutosh and Sun, Min and Ng, Andrew Y.},
      journal={IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)},
      year={2009}
}

Bilgisayarlı görü topluluğu için bu değerli kaynağı yarattıkları ve korudukları için yazarlara teşekkür ederiz.