评测指标

1 阈值精度1 (${\delta }_1$)

$$\text{\% of}{d}_i,\text{s.t.}max(\frac{d_i}{d_i^{\ast }},\frac{d_i^{\ast }}{d_i})=\delta <1.25$$

其中$d_i$表示像素$i$的预测深度值，$d_i^{\ast }$表示真实深度值，下同。

2 阈值精度2 (${\delta }_2$)

$$\text{\% of}{d}_i,\text{s.t.}max(\frac{d_i}{d_i^{\ast }},\frac{d_i^{\ast }}{d_i})=\delta <{1.25}^2$$

3 阈值精度3 (${\delta }_3$)

$$\text{\% of}{d}_i,\text{s.t.}max(\frac{d_i}{d_i^{\ast }},\frac{d_i^{\ast }}{d_i})=\delta <{1.25}^3$$

4 均方根误差 (RMSE)

RMSE能够反映预测结果与真实深度值之间的绝对误差，

$$RMSE=\sqrt{\frac{1}{\Vert \mathbb{N}\Vert }\sum _{i\in \mathbb{N}}{\Vert d_i-d_i^{\ast }\Vert }^2}$$

其中$\mathbb{N}$表示深度图中的像素集合，下同。

5 对数均方根误差 (RMSE Log)

在RMSE的基础上使用对数运算得到RMSE Log，后者在度量预测误差时减小异常值的影响，

$$RMSELog=\sqrt{\frac{1}{\Vert \mathbb{N}\Vert }\sum _{i\in \mathbb{N}}{\Vert \log d_i-\log d_i^{\ast }\Vert }^2}$$

6 相对误差 (Abs Rel)

Abs Rel能够反映预测结果与真实值之间的相对误差，

$$AbsRel=\sum _{i\in \mathbb{N}}\frac{|d_i-d_i^{\ast }|}{d_i^{\ast }}$$

7 平方相对误差 (Sq Rel)

在Abs Rel的基础上使用平方运算得到Sq Rel，后者能够更加显著地反映预测误差，

$$SqRel=\sum _{i\in \mathbb{N}}\frac{{\Vert d_i-d_i^{\ast }\Vert }^2}{d_i^{\ast }}$$