Sphere-Depth Benchmark Testa la Stima della Profondità su Variazioni di Posa della Fotocamera Sferica
Un nuovo benchmark pubblico chiamato Sphere-Depth valuta sistematicamente i modelli di stima della profondità monoculare da immagini equirettangolari sotto diverse orientazioni della fotocamera. Il benchmark simula perturbazioni della posa della fotocamera per testare la robustezza del modello basato sulla prospettiva Depth Anything e dei modelli sferici Depth Anywhere, ACDNet, Bifuse++ e SliceNet. Viene proposto un protocollo di errore basato sulla calibrazione della profondità per una valutazione incrociata significativa tra modelli. Il lavoro affronta le sfide della visione a 360° per la navigazione robotica e la comprensione immersiva della scena, dove variazioni di posa involontarie e distorsioni equirettangolari influenzano l'affidabilità della stima della profondità.
Fatti principali
- Sphere-Depth è un nuovo benchmark pubblico per la stima della profondità da immagini sferiche.
- Valuta la robustezza dei modelli di stima della profondità monoculare sotto perturbazioni simulate della posa della fotocamera.
- I modelli testati includono Depth Anything, Depth Anywhere, ACDNet, Bifuse++ e SliceNet.
- Viene proposto un protocollo di errore basato sulla calibrazione della profondità per una valutazione equa tra modelli.
- Il benchmark affronta le distorsioni geometriche nelle proiezioni equirettangolari e le variazioni di posa nel mondo reale.
- I domini applicativi includono la navigazione robotica e la comprensione immersiva della scena.
- Il lavoro è pubblicato su arXiv con ID 2604.23432.
- Lo studio si concentra sulle sfide della visione a 360°.
Entità
Istituzioni
- arXiv