Bộ dữ liệu iBims-1 Depth#

iBims-1 (independent Benchmark images and matched scans) là một bộ dữ liệu chuẩn trong nhà chất lượng cao dành cho monocular depth estimation. Bộ dữ liệu này kết hợp các ảnh RGB với dữ liệu mặt đất từ máy quét laser cấp độ khảo sát và được thiết kế để kiểm tra các cạnh chiều sâu sắc nét cùng các bề mặt phẳng.

Tính 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.

Vai 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.

Việc đánh giá sử dụng TTA (test-time augmentation) đa quy mô và lật ngang, sau đó là căn chỉnh quy mô log-least-squares giữa bản đồ độ sâu dự đoán và ground truth trước khi tính toán các số liệu.

Kết quả#

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

Đánh 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.

Cách sử dụng#

iBims-1 là một bộ dữ liệu chuẩn bên ngoài, vì vậy các model thường được chạy với predict trên các ảnh của nó. Để có danh sách đầy đủ các tham số khả dụng, hãy tham khảo trang Prediction 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")

Các model đã được tiền huấn luyện#

Nhóm model YOLO26 depth được đánh giá theo phương pháp zero-shot trên bộ dữ liệu chuẩn iBims-1. Các model này tự động tải xuống từ bản phát hành mới nhất của Ultralytics, ví dụ như YOLO26x-depth từ v8.4.0, và bao gồm nhiều kích thước khác nhau (yolo26n/s/m/l/x-depth) để đáp ứng các yêu cầu khác nhau về độ chính xác và tài nguyên.

Trích 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 ghi nhận các tác giả đã tạo ra và duy trì tài nguyên giá trị này cho cộng đồng computer vision.