奥行き推定

現在は正解深度付きの独立評価用データがないため、改善率と統計的有意差は未検証です。比較時はモデル以外の条件を固定し、次の表で評価します。

相対深度では前後順序正解率を主指標にします。正解深度を使って実距離モデルを学習する場合だけAbsRel、RMSE、δ1を評価します。相対値と未整合のメートル値は同じ表で比較しません。主要指標と実務上必要な最小改善幅を学習前に固定し、同じ独立評価用データに対する差を現場または動画単位で集計します。改善量の95%信頼区間が0を上回り、かつ最小改善幅を満たした場合に、統計的かつ実務的な改善として報告します。独立評価用データはモデル選択に使いません。

A6000は複数の乱数シードで学習し、結果のばらつきを確認しやすくします。統計的な検出力は独立評価用データの量と多様性で決まり、GPUだけでは上がりません。現場、撮影日、動画をまたいだデータ漏れを防ぎ、良い学習結果だけを選ばず全結果を報告します。