ما يقرب من 200 درجة مجال رؤية: اختبار نماذج تقدير العمق الأحدث على عدسات عين السمكة
ابتكر باحثون من مركز تعلم الآلة في Habr معيارًا اسمه WideDepth لتقييم نماذج تقدير العمق على صور عين السمكة. كشفت اختبارات 14 نموذجًا حديثًا أن النماذج أحادية العين حساسة بشكل خاص لمجالات الرؤية فائقة الاتساع، حيث تزداد الأخطاء بأكثر من 160% عند الانتقال من 120° إلى 195°. يتيح هذا المعيار مقارنة محكومة للنماذج عبر مجالات رؤية مختلفة، وقواعد ستيريو، واتجاهات الكاميرا.
تم إنشاء معيار WideDepth لتقييم نماذج تقدير العمق على الصور ذات العدسة الواسعة جدًا (fisheye)، وذلك لمعالجة نقص مجموعات البيانات الداخلية الحقيقية المناسبة لهذه الصور. يعتمد هذا المعيار على 101 مشهدًا مكتبيًا تم التقاطها باستخدام ماسح ضوئي ليزري أرضي، مما يوفر عمقًا حقيقيًا بدقة ملليمترية، ويقدم صورًا بمجالات رؤية أفقية تبلغ 120° و140° و165° و195°، وقواعد ستيريو تتراوح من 20 إلى 300 ملم، بالإضافة إلى اتجاهات كاميرا أفقية وعمودية. أظهرت الاختبارات على 14 نموذجًا من أحدث النماذج أن النماذج أحادية العين مثل Depth Anything V2 وPatchFusion تشهد قفزة في خطأ AbsRel بنسبة 166% و160% على التوالي عندما يزيد مجال الرؤية من 120° إلى 195°، بينما يكون نموذج Depth Pro أكثر قوة مع زيادة بنسبة 9% فقط. بالنسبة لمطابقة الستيريو، ثبت أن الإسقاط متساوي المستطيلات (equirectangular) أفضل بكثير من خريطة المكعب (cubemap)، مما يقلل خطأ EPE من 4.50 إلى 1.07 بكسل. أدى الضبط الدقيق لنموذج BGNet المدمج على بيانات العدسة الواسعة جدًا إلى تحسين النسبة المئوية للبكسلات التي يتجاوز خطأ التباين فيها 3 بكسلات من 24.3% إلى 9.3%، أي بتحسن قدره 62%. يتضمن المعيار أيضًا مجموعة تدريب مكونة من 18,000 زوج ستيريو خارجي تم التقاطها باستخدام أجهزة استشعار محمولة لاختبار تكيف النماذج مع مجال العدسة الواسعة جدًا.
المصدر: Habr — хаб ML —
الأصلي