Link to this sectionBộ dữ liệu iBims-1 Depth#

iBims-1 (các hình ảnh Benchmark độc lập và các bản quét được khớp) là một benchmark trong nhà chất lượng cao dành cho ước tính độ sâu đơn thị. Nó ghép nối các hình ảnh RGB với ground truth từ máy quét laser cấp độ khảo sát và được thiết kế để kiểm tra các cạnh độ sâu sắc nét và các bề mặt phẳng.

Link to this sectionTính năng chính#

• Ground truth độ sâu chất lượng cao được thu thập bằng máy quét laser cấp độ khảo sát.
• Bao phủ các cảnh trong nhà thực tế.
• Phạm vi độ sâu lên đến khoảng 10 m.
• Đánh giá được thực hiện trên 100 hình ảnh.
• Được thiết kế đặc biệt để đánh giá các cạnh độ sâu sắc nét và chất lượng của các bề mặt phẳng.

Link to this sectionVai trò trong YOLO26-Depth#

iBims-1 là một benchmark đánh giá zero-shot cho dòng YOLO26-Depth; các model được công bố không được huấn luyện trên benchmark này. Việc tập trung vào các điểm gián đoạn độ sâu sắc nét và các vùng phẳng giúp nó trở thành một bài kiểm tra chính xác về chất lượng bản đồ độ sâu vượt ra ngoài độ chính xác tổng hợp.

Quá trình đánh giá sử dụng phương pháp tăng cường dữ liệu khi kiểm thử (TTA) đa quy mô và lật ngang, theo sau là căn chỉnh tỷ lệ bình phương tối thiểu log giữa bản đồ độ sâu dự đoán và bản đồ độ sâu ground truth trước khi các chỉ số được tính toán.

Link to this sectionKết quả#

Bảng dưới đây báo cáo độ chính xác delta1 (tỷ lệ phần trăm các pixel nằm trong ngưỡng 1.25×, giá trị càng cao càng tốt) trên các hình ảnh đánh giá iBims-1 theo kích thước model.

Link to this sectionĐánh giá#

iBims-1 không đi kèm với một YAML bộ dữ liệu đóng gói sẵn. Nó được đánh giá thông qua một tập lệnh đánh giá chuyên dụng giúp tải các hình ảnh iBims-1 và ground truth độ sâu từ máy quét laser, áp dụng TTA tiêu chuẩn cùng với căn chỉnh tỷ lệ bình phương tối thiểu log, và báo cáo các chỉ số độ sâu.

Link to this sectionCách sử dụng#

iBims-1 là một benchmark bên ngoài, vì vậy các model thường được chạy với predict trên các hình ảnh của nó. Để có danh sách đầy đủ các đối số khả dụng, hãy tham khảo trang Dự đoán của model.

from ultralytics import YOLO

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

# Predict depth on iBims-1 images
results = model.predict("path/to/ibims1/images")

Link to this sectionCác model đã được tiền huấn luyện#

Dòng model độ sâu YOLO26 được đánh giá zero-shot trên benchmark iBims-1. Các model này tự động tải xuống từ bản phát hành Ultralytics mới nhất, ví dụ YOLO26x-depth từ v8.4.0, và trải dài trên nhiều kích thước (yolo26n/s/m/l/x-depth) cho các yêu cầu khác nhau về độ chính xác và tài nguyên.

Link to this sectionTrích dẫn và Ghi nhận#

Nếu bạn sử dụng bộ dữ liệu iBims-1 trong công việc nghiên cứu hoặc phát triển của mình, vui lòng trích dẫn bài báo sau đây:

@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}
}

Chúng tôi xin gửi lời cảm ơn đến các tác giả vì đã tạo ra và duy trì nguồn tài nguyên quý giá này cho cộng đồng thị giác máy tính.