Bộ dữ liệu độ sâu Make3D#

Make3D là một benchmark ngoài trời kinh điển cho ước lượng độ sâu đơn camera. Bộ dữ liệu này chứa các hình ảnh cảnh khuôn viên trường đi kèm ground truth độ sâu được thu thập bằng máy quét laser 3D tùy chỉnh, và được sử dụng rộng rãi để đánh giá khả năng tổng quát hóa ngoài phân phối.

Tính năng chính#

• Ground truth độ sâu được thu thập bằng máy quét laser 3D tùy chỉnh.
• Bao quát các cảnh khuôn viên ngoài trời thực tế.
• Phạm vi độ sâu lên đến khoảng 70 m.
• Việc đánh giá được thực hiện trên tập test tiêu chuẩn gồm 134 hình ảnh.
• Một benchmark kinh điển về khả năng tổng quát hóa ngoài phân phối.

Vai trò trong YOLO26-Depth#

Make3D là một benchmark đánh giá zero-shot dành cho dòng YOLO26-Depth; các model đã công bố không được train trên bộ dữ liệu này. Là một tập dữ liệu ngoài trời ngoài phân phối, đây là benchmark khó nhất đối với tất cả các model, và các giá trị delta1 tuyệt đối đều thấp trên mọi model, đúng như kỳ vọng đối với bộ dữ liệu này.

Việc đánh giá sử dụng tăng cường dữ liệu đa tỷ lệ và lật ngang tại thời điểm kiểm thử (TTA), sau đó căn chỉnh tỷ lệ theo bình phương tối thiểu logarit giữa các bản đồ độ sâu dự đoán và ground truth trước khi tính các metric.

Kết quả#

Bảng dưới đây báo cáo độ chính xác delta1 (tỷ lệ pixel nằm trong ngưỡng 1.25×, giá trị càng cao càng tốt) trên tập test Make3D theo kích thước model.

Đánh giá#

Make3D không đi kèm YAML dataset tích hợp sẵn. Bộ dữ liệu này được đánh giá thông qua một script đánh giá chuyên dụng, script này tải các hình ảnh Make3D và ground truth độ sâu từ máy quét laser, áp dụng TTA tiêu chuẩn cùng với căn chỉnh scale theo bình phương tối thiểu log, rồi báo cáo các metric độ sâu.

Cách sử dụng#

Make3D là một benchmark bên ngoài, vì vậy các model thường được chạy với predict trên các hình ảnh của bộ dữ liệu này. Để xem danh sách đầy đủ các tham số hiện có, 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 Make3D images
results = model.predict("path/to/make3d/images")

Các model đã tiền huấn luyện#

Dòng model độ sâu YOLO26 được đánh giá zero-shot trên benchmark Make3D. Các model này được tự động tải xuống từ bản phát hành Ultralytics mới nhất, chẳng hạn YOLO26x-depth từ v8.4.0, và bao phủ nhiều kích thước (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 đóng góp#

Nếu bạn sử dụng bộ dữ liệu Make3D trong công việc nghiên cứu hoặc phát triển, vui lòng trích dẫn bài báo sau:

@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}
}

Chúng tôi xin ghi nhận các tác giả đã tạo và duy trì tài nguyên có giá trị này cho cộng đồng computer vision.

FAQ#