单目深度估计挑战赛
计算机视觉与模式识别
2022-11-23 v1
摘要
本文总结了在 WACV2023 上举办的首届单目深度估计挑战赛（MDEC）的结果。该挑战赛在具有挑战性的 SYNS-Patches 数据集上评估了自监督单目深度估计的进展。挑战赛在 CodaLab 上组织，收到了来自 4 支有效团队的提交。参与者获得了一个开发工具包，其中包含 16 种最先进（State-of-the-Art）算法的更新参考实现以及 4 种新技术。新技术被接收的门槛是必须优于全部 16 个 SotA 基线。所有参与者在 MAE 或 AbsRel 等传统指标上都优于基线。然而，点云重建指标难以取得改进。我们发现预测的特征在于物体边界处的插值伪影以及物体相对定位中的误差。我们希望这一挑战赛对社区是一项有价值的贡献，并鼓励作者参与未来的版本。
引用
@article{arxiv.2211.12174,
title = {The Monocular Depth Estimation Challenge},
author = {Jaime Spencer and C. Stella Qian and Chris Russell and Simon Hadfield and Erich Graf and Wendy Adams and Andrew J. Schofield and James Elder and Richard Bowden and Heng Cong and Stefano Mattoccia and Matteo Poggi and Zeeshan Khan Suri and Yang Tang and Fabio Tosi and Hao Wang and Youmin Zhang and Yusheng Zhang and Chaoqiang Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.12174},
year = {2022}
}
备注
WACV-Workshops 2023