AerialMetric
收藏资源简介：
AerialMetric是一个真实世界的无人机单目度量深度基准测试数据集，涵盖倾斜摄影测量、受控航空变量、野外无人机视频，并提供了适配的MoGe-2基线。
AerialMetric is a real-world monocular metric depth benchmark dataset for unmanned aerial vehicles (UAVs), covering oblique photogrammetry, controlled aerial variables, and field UAV videos, with a tailored MoGe-2 baseline provided.
数据集概述
AerialMetric 是一个面向真实世界无人机（UAV）单目度量深度估计的基准数据集与适配方法，发表于 ECCV 2026。该数据集聚焦于无人机在现实场景中的深度估计任务，涵盖倾斜摄影测量、受控空中变量、野外无人机视频等多种场景，并提供了基于 MoGe-2 的适配基线模型。
数据集构成
-
场景类型：
- 倾斜摄影测量（Oblique Photogrammetry）
- 受控空中变量（Controlled Aerial Variables）
- 野外无人机视频（In-the-Wild UAV Videos）
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数据来源（致谢部分提及）：
- GauU-Scene：大规模无人机航拍场景数据集
- UrbanBIS（SIGGRAPH 2023）：精细城市建筑实例分割基准
- UrbanScene3D（ECCV 2022）：大规模城市场景数据集，含高分辨率航拍图像
- UAVScenes（ICCV 2025）：多模态无人机数据集，含逐帧语义标注
- OpenDroneMap：开源工具包，用于生成地图、点云、3D 模型等
- ArcGIS Drone2Map（ESRI）：从无人机影像创建 3D 产品
基准测试入口
数据集仓库包含三个基准测试接口：
| 目录 | 用途 |
|---|---|
MoGe/ |
面向 MoGe2 和 AerialMetric 的空中场景基准 |
Ground_MoGe/ |
面向 MoGe2 和 AerialMetric 的地面场景基准 |
Depth_Baselines/ |
面向 UniDepth、DepthPro 和 ZoeDepth 的地面基准封装 |
实验与复现
- 实验类型：
- 空中场景（Aerial Scenes）：含解耦 + 倾斜 + 野外数据集
- 地面场景（Ground Scenes）：含 NYUv2、KITTI 等 7 个数据集
- 模型：基线模型（Baseline）与 MoGe2-Aerial LoRA 模型
- 运行方式：支持多 GPU（推荐 4 卡）或单 GPU 运行
- 输出：每数据集评估报告（.txt / .json 格式）
模型权重
| 模型 | 链接 |
|---|---|
| MoGe2（基线） | Ruicheng/moge-2-vitl-normal |
| MoGe2-Aerial（LoRA 类型） | Kuiee/AerialMetric-ECCV2026 |
快速推理示例
支持单张图片与视频推理，输出每帧的原始深度数组（.npy）、伪彩色可视化（.png）及深度色标条（.png）。可配置长边缩放、帧采样步长、设备（CPU/GPU）等参数。
引用
bibtex @inproceedings{song2026aerialmetric, title = {AerialMetric: Benchmarking and Adapting UAV Monocular Metric Depth Estimation in the Real World}, author = {Zhongqiang Song and Guanying Chen and Yuqi Zhang and Yin Zou and Chuanyu Fu and Zhiyuan Yuan and Chuan Huang and Shuguang Cui and Xiaochun Cao}, booktitle = {European Conference on Computer Vision (ECCV)}, year = {2026} }
许可协议
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