Почти 200 градусов обзора: тестирование моделей оценки глубины SOTA на «рыбьем глазе»
Исследователи из ML-хаба Habr создали WideDepth — бенчмарк для оценки моделей оценки глубины на изображениях с «рыбьим глазом». Тестирование 14 современных моделей показало, что монокулярные модели особенно чувствительны к сверхшироким полям зрения, с ошибками, возрастающими более чем на 160% при переходе от 120° до 195°. Бенчмарк позволяет контролируемое сравнение моделей при разных FOV, стерео-базах и ориентациях камеры.
Бенчмарк WideDepth создан для оценки моделей глубинной оценки на рыбьих изображениях, решая проблему нехватки подходящих реальных внутренних датасетов для рыбьих камер. Он основан на 101 офисной сцене, снятой наземным лазерным сканером, предоставляя эталонную глубину с точностью до миллиметра, а также изображения с горизонтальными полями зрения (FOV) 120°, 140°, 165° и 195°, стереобазисами от 20
Показать ещё ↓
Источник: Habr — хаб ML —
оригинал