它在基准之外有效吗？介绍 Rigid Depth Constructor 工具：面向大众的刚体场景深度验证数据集构建
计算机视觉与模式识别
2021-03-31 v1
摘要
我们提出了一种构建您自有深度验证数据集用于导航的协议。该协议称为 RDC（Rigid Depth Constructor，刚体深度构建器），旨在比现有技术更易获取且更廉价，仅需一台相机和一个激光雷达（Lidar）传感器即可上手。我们还开发了一个测试套件，以从被评估算法中获取有洞察的信息。最后，我们以无人机（UAV）视频为例，在其上测试了两种最初在 KITTI 上测试的深度学习算法，表明无人机场景与车载视频有显著差异。这说明单一场景基准不应被视为可靠，且在开发深度估计算法时，应在最贴合特定需求的数据集上基准测试，这通常意味着创建一个全新的数据集。随本文我们提供该工具的开源实现，并计划使其尽可能用户友好，使即使小团队也能创建深度数据集。我们的关键贡献如下：我们提出了一个完整、开源且几乎全自动的软件应用，用于创建具有密集深度标注的验证数据集，可适配多种图像、视频和测距数据。它包括使数据集适配特定验证需求的选择工具，以及到其他数据集格式的转换工具。利用该应用，我们提出了两个新的真实数据集，室外和室内，可直接用于无人机导航场景。最后作为示例，我们使用一组综合（如基于分布的）指标展示了两种深度预测算法的评估。
引用
@article{arxiv.2103.15970,
title = {Does it work outside this benchmark? Introducing the Rigid Depth Constructor tool, depth validation dataset construction in rigid scenes for the masses},
author = {Clément Pinard and Antoine Manzanera},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.15970},
year = {2021}
}