論文の概要: The Third Monocular Depth Estimation Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16831v2
• Date: Sat, 27 Apr 2024 12:08:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-30 12:29:16.822562
• Title: The Third Monocular Depth Estimation Challenge
• Title（参考訳）: 第3回単分子深度推定チャレンジ
• Abstract要約: 本稿では,モノクロ深度推定チャレンジ(MDEC)の第3版の結果について述べる。 この課題は、自然と屋内の複雑なシーンを特徴とする、挑戦的なSynS-Patchesデータセットへのゼロショットの一般化に焦点を当てている。 挑戦者は17.51%から23.72%の3D Fスコアのパフォーマンスを大幅に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 134.16634233789776
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper discusses the results of the third edition of the Monocular Depth Estimation Challenge (MDEC). The challenge focuses on zero-shot generalization to the challenging SYNS-Patches dataset, featuring complex scenes in natural and indoor settings. As with the previous edition, methods can use any form of supervision, i.e. supervised or self-supervised. The challenge received a total of 19 submissions outperforming the baseline on the test set: 10 among them submitted a report describing their approach, highlighting a diffused use of foundational models such as Depth Anything at the core of their method. The challenge winners drastically improved 3D F-Score performance, from 17.51% to 23.72%.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,MDEC(Monocular Depth Estimation Challenge)の第3版の結果について述べる。 この課題は、自然と屋内の複雑なシーンを特徴とする、挑戦的なSynS-Patchesデータセットへのゼロショットの一般化に焦点を当てている。 前版と同様に、メソッドはいかなる種類の監督、すなわち監督または自己監督も使用できる。 10人が彼らのアプローチを説明するレポートを提出し、メソッドのコアでDepth Anythingのような基礎モデルの拡散した使用を強調した。 挑戦者は17.51%から23.72%の3D Fスコアのパフォーマンスを大幅に改善した。

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