거의 200도 시야: 어안 렌즈에서 최신 깊이 추정 모델 테스트
Habr의 ML 허브 연구원들은 어안 이미지에서 깊이 추정 모델을 평가하기 위한 WideDepth 벤치마크를 만들었습니다. 14개의 최첨단 모델을 테스트한 결과, 단안 모델이 초광각 시야에 특히 민감하며, 120°에서 195°로 갈 때 오류가 160% 이상 증가했습니다. 이 벤치마크는 다양한 FOV, 스테레오 기준선, 카메라 방향에 걸쳐 모델을 통제된 비교할 수 있게 합니다.
WideDepth 벤치마크는 실제 실내 어안 이미지 데이터셋이 부족한 문제를 해결하기 위해, 어안 이미지에서의 깊이 추정 모델을 평가하기 위해 만들어졌습니다. 이 벤치마크는 지상 레이저 스캐너로 촬영한 101개의 사무실 장면을 기반으로 하며, 밀리미터 단위의 정확도를 가진 실제 깊이 정보를 제공합니다. 또한 수평 시야각이 120도, 140도, 165도, 195도인 이미지, 20mm에서 300mm 사이의 스테레오 베이스라인, 그리고 수평 및 수직 카메라 방향을 모두 제공합니다. 14개의 최첨단 모델을 테스트한 결과, 단안 모델인 Depth Anything V2와 PatchFusion은 시야각이 120도에서 195도로 증가할 때 절대 상대 오차(AbsRel)가 각각 166%와 160% 증가하는 반면, Depth Pro는 9% 증가에 그쳐 더 강건한 것으로 나타났습니다. 스테레오 매칭의 경우, 큐브맵보다 등장방형 투영이 훨씬 우수하여 평균 끝점 오차(EPE)가 4.50 픽셀에서 1.07 픽셀로 감소했습니다. 소형 모델인 BGNet을 어안 데이터로 미세 조정한 결과, 변이 오차가 3픽셀을 초과하는 픽셀 비율이 24.3%에서 9.3%로 62% 개선되었습니다. 이 벤치마크는 또한 손으로 들고 촬영한 센서로 캡처한 18,000쌍의 실외 스테레오 이미지로 구성된 훈련 세트를 포함하여, 어안 도메인에 대한 모델 적응을 테스트할 수 있게 합니다.
출처: Habr — хаб ML —
원문
