تقدير العمق الأحادي
تقدير العمق الأحادي هو مهمة تقدير قيمة العمق لكل بكسل نسبيًا للكاميرا من صورة RGB واحدة. تعد هذه المهمة شرطًا أساسيًا لفهم المشهد في تطبيقات مثل إعادة بناء المشهد ثلاثي الأبعاد، القيادة الذاتية، والواقع المعزز. تشمل الأساليب الشائعة حاليًا تصميم شبكات معقدة لتقدير خرائط العمق مباشرة، أو تقسيم المدخلات إلى فترات متعددة لتقليل التعقيد الحسابي. من بين المقاييس التقييمية الشائعة خطأ الجذر التربيعي للوسط (RMSE) وخطأ النسبة المطلقة.
NYU-Depth V2
HybridDepth
KITTI Eigen split
SPIDepth
KITTI Eigen split unsupervised
SPIDepth(MS+1024x320)
ETH3D
Distill Any Depth
NYU-Depth V2 self-supervised
IndoorDepth
Make3D
GCNDepth
Mid-Air Dataset
DDAD
AFNet
IBims-1
Miangoleh et al. (SGR)
SCARED-C
AF-SfMLearner
Cityscapes
SwinMTL
SUN-RGBD
VA (Virtual Apartment)
DistDepth
KITTI
MonoViT
Middlebury 2014
Miangoleh et al. (MiDaS)
Cityscapes 3D
TaskPrompter
DIML Outdoor
DIODE Indoor
DIODE Outdoor
ScaleDepth-NK
Hypersim
KITTI Object Tracking Evaluation 2012
PackNet-SfM
Matterport3D
UASOL
Virtual KITTI 2