Make3D Derinlik Veri Kümesi#

Make3D, monoküler derinlik tahmini için klasik bir dış ortam kıyaslama veri kümesidir. Özel bir 3D lazer tarayıcıyla yakalanan derinlik gerçek değerleriyle eşleştirilmiş kampüs sahnesi görüntüleri içerir ve dağılım dışı genelleme yeteneğini ölçmek için yaygın olarak kullanılır.

Temel Özellikler#

• Özel bir 3D lazer tarayıcıyla yakalanan derinlik gerçek değerleri.
• Gerçek dış ortam kampüs sahnelerini kapsar.
• Yaklaşık 70 m'ye kadar derinlik aralığı.
• Değerlendirme, 134 görüntüden oluşan standart test kümesi üzerinde gerçekleştirilir.
• Klasik bir dağılım dışı genelleme kıyaslaması.

YOLO26-Depth İçindeki Rolü#

Make3D, YOLO26-Depth ailesi için bir zero-shot değerlendirme kıyaslamasıdır; yayımlanan modeller bu veri kümesi üzerinde eğitilmemiştir. Dağılım dışı bir dış ortam veri kümesi olduğundan tüm modeller için en zorlu kıyaslamadır ve mutlak delta1 değerleri genel olarak düşüktür; bu veri kümesi için bu durum beklenir.

Değerlendirmede çok ölçekli ve yatay çevirme test zamanı artırma (TTA) kullanılır; ardından metrikler hesaplanmadan önce tahmin edilen ve gerçek derinlik haritaları arasında log-en küçük kareler ölçek hizalaması uygulanır.

Sonuçlar#

Aşağıdaki tablo, model boyutuna göre Make3D test kümesindeki delta1 doğruluğunu (1,25× eşik değeri içindeki piksellerin yüzdesi; yüksek değer daha iyidir) gösterir.

Değerlendirme#

Make3D, paketle birlikte sunulan bir veri kümesi YAML dosyasıyla dağıtılmaz. Make3D görüntülerini ve lazer tarayıcıyla elde edilen derinlik gerçek değerlerini yükleyen, standart TTA ile log-en küçük kareler ölçek hizalamasını uygulayan ve derinlik metriklerini raporlayan özel bir değerlendirme betiği aracılığıyla değerlendirilir.

Kullanım#

Make3D harici bir kıyaslama veri kümesidir; bu nedenle modeller genellikle görüntüleri üzerinde predict ile çalıştırılır. Kullanılabilir bağımsız değişkenlerin kapsamlı listesi için modelin Prediction 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")

Önceden Eğitilmiş Modeller#

YOLO26 derinlik ailesi, Make3D kıyaslamasında zero-shot olarak değerlendirilir. Bu modeller en yeni Ultralytics sürümünden otomatik olarak indirilir; örneğin v8.4.0 sürümündeki YOLO26x-depth modeli ve farklı doğruluk ile kaynak gereksinimleri için çeşitli boyutları (yolo26n/s/m/l/x-depth) kapsar.

Atıflar ve Teşekkürler#

Make3D veri kümesini 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 oluşturup sürdürdükleri için yazarlara teşekkür ederiz.

SSS#