이 논문은 단일 카메라 기반 깊이 추정 챌린지 3차 대회의 결과를 소개한다. 이 대회는 다양한 실내외 환경을 포함하는 SYNS-Patches 데이터셋을 활용하여 진행되었다.
참가팀들은 감독 학습, 자기 지도 학습 등 다양한 방식의 접근법을 제안했으며, 특히 Depth Anything 모델을 활용한 접근법이 두드러진 성과를 거두었다.
PICO-MR팀이 F-Score 23.72%로 1위를 차지했는데, 이는 이전 대회 최고 성적보다 35.5% 향상된 것이다.
RGA-Robot, EVP++, 3DCreators 등 다른 팀들도 Depth Anything 모델을 활용하여 큰 성능 향상을 보였다.
이를 통해 Depth Anything과 같은 기반 모델의 중요성이 부각되었다.
그러나 여전히 복잡한 장면에서 세부 구조 및 불연속면 추정의 어려움이 존재하며, 투명/반사 표면 등 특수 케이스에 대한 개선이 필요한 것으로 나타났다.
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