Monst3r项目中的深度图尺度对齐评估方法解析

Monst3r项目中的深度图尺度对齐评估方法解析

monst3r Official Implementation of paper "MonST3R: A Simple Approach for Estimating Geometry in the Presence of Motion" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/monst3r

深度估计是计算机视觉领域的重要研究方向，而Monst3r作为最新开源的深度估计项目，其评估方法引起了研究者的广泛关注。本文将深入探讨深度图评估中的尺度对齐问题，特别是针对仅使用尺度对齐的评估方法进行技术分析。

深度估计评估中的对齐问题

在单目深度估计任务中，由于缺乏绝对尺度信息，预测结果通常需要进行对齐处理才能与真实值进行比较。常见的对齐方式包括：

1. 尺度+偏移对齐（shift and scale）
2. 仅尺度对齐（scale-only）
3. 中值尺度对齐（median-scaling）

尺度对齐方法对比

Monst3r项目团队在评估过程中发现，不同对齐方法会导致显著的性能差异：

1. 最小二乘法（lstsq）：

   • 该方法通过最小化平方误差来求解尺度因子
   • 对异常值敏感，可能导致Abs Rel指标较好但d1<1.25指标较差
   • 数学表达式为：gt = scale * pred

2. 中值尺度对齐：

   • 计算预测值与真实值的中值比率作为尺度因子
   • 对异常值鲁棒性强
   • 被Robust-VCD、CasualSAM和DUST3R等项目广泛采用

3. 均值尺度对齐：

   • 计算预测值与真实值的平均比率
   • 介于最小二乘和中值方法之间

技术实现要点

在具体实现上，Monst3r项目团队建议：

1. 对于尺度+偏移对齐，可以使用线性回归求解
2. 对于仅尺度对齐，推荐使用中值比率法而非最小二乘法
3. 不同对齐方法的选择会显著影响评估结果，需要保持一致以便公平比较

实际应用建议

研究人员在进行深度估计评估时应注意：

1. 对齐方法的选择应与对比方法保持一致
2. 中值尺度对齐通常能提供更稳定的评估结果
3. 当评估指标出现矛盾时（如Abs Rel与d1<1.25不一致），应考虑更换对齐方法进行验证

通过深入理解这些对齐方法的特性和适用场景，研究人员可以更准确地评估深度估计算法的性能，推动该领域的技术进步。

monst3r Official Implementation of paper "MonST3R: A Simple Approach for Estimating Geometry in the Presence of Motion" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/monst3r