論文の概要: Leveraging Metric Depth for Relative Depth Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.10628v1
• Date: Tue, 09 Jun 2026 09:29:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-10 15:40:58.421798
• Title: Leveraging Metric Depth for Relative Depth Prediction
• Title（参考訳）: 相対深度予測のためのレバレッジメトリック深さ
• Authors: Xiaoyang Bi, Shuaikun Liu, Zhaohong Liu, Yuxin Yang, Zhe Zhao, Mengshi Qi, Liang Liu, Huadong Ma,
• Abstract要約: サッカーのシナリオにおける相対的な深さの予測は、特に数千のトレーニングサンプルが利用可能である場合、難しい。 この問題に対処するために,本手法では,大規模データセット上で事前訓練されたモデルのゼロショット能力を活用し,課題セットに対して2.68倍の10-3$のスコアを得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.28147873972128
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present our solution to the 2025 SoccerNet Monocular Depth Estimation Competition Challenge. Predicting the relative depth in football scenarios is challenging, especially with only thousands of training samples available. To address this issue, our method leverages the powerful zero-shot capabilities of models pretrained on large-scale datasets to learn metric depth for effective relative depth prediction, achieving a score of $2.68 \times 10^{-3}$ on the challenge set.
• Abstract（参考訳）: 我々は,2025年のサッカーネット単眼深度推定コンテストに回答する。 サッカーのシナリオにおける相対的な深さの予測は、特に数千のトレーニングサンプルが利用可能である場合、難しい。 この問題に対処するために,本手法では,大規模データセット上で事前訓練されたモデルの強力なゼロショット機能を活用して,有効相対深度予測のための計量深度を学習し,課題セットに対して2.68 \times 10^{-3}$のスコアを得る。

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