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Middlebury立體測評網(wǎng)站使用指南:讓你的立體視覺算法脫穎而出

2023-08-10 09:38 作者:3D視覺工坊  | 我要投稿

作者:小張Tt ?| 來源:計算機(jī)視覺工坊

添加微信:dddvisiona,備注:立體視覺,拉你入群。文末附行業(yè)細(xì)分群。

Middlebury立體測評網(wǎng)站是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要資源,它為研究人員和工程師提供了一個評估和比較立體視覺算法的標(biāo)準(zhǔn)化平臺。無論你是學(xué)術(shù)界的研究者還是工業(yè)界的從業(yè)者,通過使用Middlebury立體測評網(wǎng)站,你可以在算法開發(fā)中更好地了解和改進(jìn)立體匹配算法。本文將為你提供關(guān)于Middlebury立體測評網(wǎng)站的詳細(xì)使用指南,幫助你充分利用該平臺。


  • Middlebury數(shù)據(jù)集是用于立體視覺算法評估的一系列標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集,由Middlebury大學(xué)維護(hù)。立體視覺是計算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一個重要研究方向,其目標(biāo)是從不同角度獲取的圖像中,恢復(fù)出場景中物體的三維信息,即深度或視差圖。


  • Middlebury數(shù)據(jù)集的設(shè)計旨在提供一組公共標(biāo)準(zhǔn),讓研究者和開發(fā)者能夠在相同的基準(zhǔn)下比較和評估他們開發(fā)的立體視覺算法。這些數(shù)據(jù)集涵蓋了多個任務(wù),包括立體圖像重建、立體匹配、光流估計等。這里也推薦「3D視覺工坊」新課程《徹底剖析激光-視覺-IMU-GPS融合SLAM算法:理論推導(dǎo)、代碼講解和實戰(zhàn)》


  • Middlebury數(shù)據(jù)集是圖像計算領(lǐng)域中廣為使用的一系列立體和光流圖像數(shù)據(jù)集。它是由Middlebury計算機(jī)視覺研究組織創(chuàng)建和維護(hù)的,旨在為研究者和開發(fā)者提供可靠的圖像數(shù)據(jù),以評估和比較不同的計算機(jī)視覺算法。


  • 其中,立體圖像數(shù)據(jù)集包含由兩個或多個攝像機(jī)捕獲的圖像對,用于生成立體深度地圖。光流圖像數(shù)據(jù)集則包含了連續(xù)幀之間的像素位移信息,用于分析和推斷對象在時間上的運動。


  • Middlebury數(shù)據(jù)集以其高質(zhì)量的標(biāo)注和真實場景的代表性而聞名。這些數(shù)據(jù)集經(jīng)過仔細(xì)設(shè)計和選取,以提供豐富的挑戰(zhàn)性問題和復(fù)雜的圖像場景,以促進(jìn)對計算機(jī)視覺算法的真實性能評估。


  • 對于研究者和開發(fā)者來說,Middlebury數(shù)據(jù)集是一份寶貴的資源,可以用于測試自己的算法、比較不同算法的性能,并為新算法的開發(fā)提供可靠的基準(zhǔn)。大量的研究論文和學(xué)術(shù)會議都使用Middlebury數(shù)據(jù)集作為他們算法的評估標(biāo)準(zhǔn)。


  • Middlebury數(shù)據(jù)集可以通過Middlebury計算機(jī)視覺研究組織的官方網(wǎng)站免費獲取。研究者和開發(fā)者可以根據(jù)自己的需求和興趣,在這些數(shù)據(jù)集上進(jìn)行各種圖像計算任務(wù)的研究和實驗。

https://vision.middlebury.edu/

根據(jù) vision.middlebury.edu 網(wǎng)站的介紹,這是一個計算機(jī)視覺評估和數(shù)據(jù)集的存儲庫。網(wǎng)站包含以下內(nèi)容:

Middlebury立體視覺頁面:用于評估密集的雙幀立體視覺算法(詳細(xì)介紹見IJCV 2002)。

多視圖立體頁面:用于評估多視圖立體視覺算法(CVPR 2006上發(fā)布)。

MRF頁面:用于評估用于馬爾可夫隨機(jī)場的能量最小化方法(ECCV 2006上發(fā)布)。

光流頁面:用于評估光流算法(ICCV 2007上發(fā)布)。

色彩頁面:提供用于評估數(shù)字相機(jī)色彩處理的數(shù)據(jù)集(BMVC 2009上發(fā)布)

https://vision.middlebury.edu/stereo/

https://vision.middlebury.edu/stereo/ 是Middlebury立體視覺頁面的鏈接,在這個頁面上,你可以找到關(guān)于立體視覺算法的評估和數(shù)據(jù)集的詳細(xì)信息。

Middlebury立體視覺頁面是用于評估密集的兩幀立體視覺算法的平臺。它包括了:


  • 當(dāng)前算法的在線排名


  • 許多具有地面實況差異的立體數(shù)據(jù)集


  • 一個離線腳本,評估立體聲算法


  • 一個在線提交腳本,評估立體聲算法

在這個頁面上,你可以找到每個數(shù)據(jù)集的詳細(xì)描述,包括數(shù)據(jù)集的來源、圖像數(shù)量、分辨率和深度圖等。此外,頁面還提供了一些參考算法和評價標(biāo)準(zhǔn),用于幫助評估和比較不同算法的性能。該頁面還包含了一些用于可視化和比較算法結(jié)果的工具和軟件。你可以使用這些工具來直觀地呈現(xiàn)立體視覺算法的輸出,并與其他算法進(jìn)行比較。

該頁面包含了一個交互式的表格,用于展示不同數(shù)據(jù)集和評估指標(biāo)的結(jié)果。你可以通過鼠標(biāo)懸停在表格單元格上,查看生成的視差圖。同時,點擊單元格可以切換顯示地面真實值以進(jìn)行比較。你還可以通過點擊頁面上的鏈接,切換表格類型或了解新功能的描述。

Set: 設(shè)置或數(shù)據(jù)集的不同類型。在這種情況下,可能有以下設(shè)置/數(shù)據(jù)集:

  • test: 測試集

  • densetest: 密集測試集

  • sparsetraining: 稀疏訓(xùn)練集

  • densetraining: 密集訓(xùn)練集

  • sparse: 稀疏數(shù)據(jù)

Metric: 表示用于對視差圖進(jìn)行評估的不同指標(biāo)。在這種情況下,可能有以下指標(biāo):

  • bad 0.5: 視差值誤差小于等于0.5的比例

  • bad 1.0: 視差值誤差小于等于1.0的比例

  • bad 2.0: 視差值誤差小于等于2.0的比例

  • bad 4.0: 視差值誤差小于等于4.0的比例

  • avgerr: 平均誤差

  • rms: 均方根誤差

  • A50: 視差誤差小于等于50%的比例

  • A90: 視差誤差小于等于90%的比例

  • A95: 視差誤差小于等于95%的比例

  • A99: 視差誤差小于等于99%的比例

  • time: 執(zhí)行時間

  • time/MP: 每百萬像素的執(zhí)行時間

  • time/GD: 每個視差的執(zhí)行時間

Mask: 掩碼或遮擋的類型。在這種情況下,可能有以下類型:

  • nonocc: 非遮擋的區(qū)域

  • all: 所有區(qū)域(包括遮擋區(qū)域和非遮擋區(qū)域)

在該頁面上,你可以找到middleburry提供的多個立體數(shù)據(jù)集的詳細(xì)信息和下載鏈接。這些數(shù)據(jù)集包含了成對的左右圖像,以及對應(yīng)的地面真實視差圖。這些數(shù)據(jù)集的制作遵循一定的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范,廣泛應(yīng)用于立體視覺算法的訓(xùn)練和評估。

頁面上列出的數(shù)據(jù)集包括了各種場景和復(fù)雜度,并標(biāo)注了不同數(shù)據(jù)集的特點和用途。你可以瀏覽不同數(shù)據(jù)集的描述,了解其特點以及適用的應(yīng)用場景。同時,你也可以點擊鏈接下載對應(yīng)數(shù)據(jù)集的圖像和視差文件。

cvkit是一個輕量級的圖像處理工具包,可用于處理各種格式的圖像,包括.pfm格式的視差圖。它由Heiko Hirschmüller開發(fā)。源代碼在Github上維護(hù);在這里,作者還提供了針對Linux/Mac和Windows最近發(fā)布版本的鏈接:

最新版本:https://github.com/roboception/cvkit

該代碼包含了名為"sv"的輕量級圖像查看器,具有有用的可視化功能,并且包含了"plyv",一個快速的網(wǎng)格查看器,也可以在3D中呈現(xiàn).pfm的視差圖。有關(guān)更多信息,請參閱USAGE.md。這里也推薦「3D視覺工坊」新課程《徹底剖析激光-視覺-IMU-GPS融合SLAM算法:理論推導(dǎo)、代碼講解和實戰(zhàn)》

調(diào)整 SDK 以運行算法或手動創(chuàng)建 zip 文件后,您可以上傳結(jié)果。您可以根據(jù)需要多次上傳和評估訓(xùn)練集上的結(jié)果。與之前版本的立體評估一樣,您將在臨時表中看到您的結(jié)果與訓(xùn)練集上所有其他提交的結(jié)果的比較情況。獲得最終結(jié)果集后,您可以將結(jié)果上傳到訓(xùn)練集和測試集上,并請求發(fā)布這兩組結(jié)果。為了防止擬合測試數(shù)據(jù),我們只允許每個方法這樣做一次,并且在測試結(jié)果發(fā)布之前,您將無法看到測試結(jié)果。請僅上傳“最終”結(jié)果(已發(fā)表或即將提交給會議或期刊)。請注意,我們只允許表中每個發(fā)布有一個結(jié)果。如果您有多個算法變體,則可以在訓(xùn)練集上評估它們,但應(yīng)僅選擇并上傳一個結(jié)果進(jìn)行發(fā)布。

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