Depth Pro

절대 척도의 목표

상대 깊이는 어느 물체가 더 가까운지 나타내더라도 실제 거리가 정해지지 않을 수 있다. Depth Pro는 절대 척도의 깊이를 예측하는 것을 목표로 한다. 입력 영상의 카메라 내부 정보가 없어도 추정하는 구성이지만 이 정보의 부재가 기하적 모호함을 완전히 없애는 것은 아니다.

해상도와 경계

큰 영역의 깊이가 자연스러워도 머리카락이나 가는 기둥의 경계가 뭉개질 수 있다. 다중 규모 표현과 학습 구성은 이런 세부를 다룬다. 출력 화소 수가 많은 것과 실제 경계 위치의 오차가 작은 것은 서로 다른 지표다.

거리 오차의 예

실제 거리가 2m인 물체를 2.2m로 추정하면 절대 오차는 0.2m, 상대 오차는 10%다. 실제 거리가 20m라면 같은 0.2m 오차는 1%다. 가까운 물체와 먼 물체의 성능을 함께 보아야 하는 이유를 설명하는 계산이다.

기기와 자료의 조건

초점 거리도 단일 영상에서 추정할 수 있는 구성으로 다루며 실제 및 합성 자료를 결합해 학습한다. 특정 GPU에서 보고된 속도를 모든 기기의 실행 시간으로 적용하지 않는다. 거리 정확도와 경계 정확도 및 실행 비용을 따로 확인하고 미관측 환경의 실패 사례도 살펴본다.