論文の概要: Sphere-Depth: A Benchmark for Depth Estimation Methods with Varying Spherical Camera Orientations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.23432v1
• Date: Sat, 25 Apr 2026 20:02:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-28 17:12:07.333326
• Title: Sphere-Depth: A Benchmark for Depth Estimation Methods with Varying Spherical Camera Orientations
• Title（参考訳）: Sphere-Depth: 球面カメラによる深度推定手法のベンチマーク
• Authors: Soulayma Gazzeh, Giuseppe Mazzola, Liliana Lo Presti, Marco La Cascia,
• Abstract要約: 搭載されている球面カメラは、現実世界のロボットプラットフォームで意図しないポーズのバリエーションを体験することができる。 Sphere-Depthと呼ばれる新しい公開ベンチマークを導入し、単分子深度推定モデルのロバスト性を体系的に評価する。 実験により、球面画像を処理するために明示的に設計されたモデルでさえ、かなりの性能劣化を示すことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1232547053555826
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reliable depth estimation from spherical images is crucial for 360° vision in robotic navigation and immersive scene understanding. However, the onboard spherical camera can experience unintentional pose variations in real-world robotic platforms that, along with the geometric distortions inherent in equirectangular projections, significantly impact the effectiveness of depth estimation. To study this issue, a novel public benchmark, called Sphere-Depth, is introduced to systematically evaluate the robustness of monocular depth estimation models from equirectangular images in a reproducible way. Camera pose perturbations are simulated and used to assess the performance of a popular perspective-based model, Depth Anything, and of spherical-aware models such as Depth Anywhere, ACDNet, Bifuse++, and SliceNet. Furthermore, to ensure meaningful evaluation across models, a depth calibration-based error protocol is proposed to convert predicted relative depth values into metric depth values using supervised learned scaling factors for each model. Experiments show that even models explicitly designed to process spherical images exhibit substantial performance degradation when variations in the camera pose are observed with respect to the canonical pose. The full benchmark, evaluation protocol, and dataset splits are made publicly available at: https://github.com/sgazzeh/Sphere_depth
• Abstract（参考訳）: 球面画像からの信頼性の高い深度推定は、ロボットナビゲーションと没入型シーン理解における360度視力に不可欠である。 しかし、搭載された球面カメラは、等角射影に固有の幾何学的歪みとともに、実際のロボットプラットフォームにおいて意図しないポーズのバリエーションを経験することができ、深さ推定の有効性に大きな影響を及ぼす。 この問題を研究するために、Sphere-Depthと呼ばれる新しい公開ベンチマークを導入し、再現可能な方法で等方形画像から単眼深度推定モデルのロバスト性を体系的に評価する。 カメラポーズの摂動は、人気のあるパースペクティブベースのモデル、Depth Anything、Depth Anywhere、ACDNet、Bifuse++、SliceNetなどの球面認識モデルのパフォーマンスを評価するためにシミュレートされ、使用される。 さらに,モデル間の有意な評価を確保するため,各モデルに対する教師付き学習スケーリング係数を用いて,予測された相対深度値をメートル法深度値に変換するために,深さ校正に基づく誤差プロトコルを提案する。 実験により, 球面画像の処理に特化して設計されたモデルであっても, カメラポーズの変動が標準的ポーズに対して観測された場合, 顕著な性能劣化を示すことが示された。 完全なベンチマーク、評価プロトコル、データセットの分割は、https://github.com/sgazzeh/Sphere_depthで公開されている。

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