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NVIDIA / nvidia/MetricTrail · dino_dpvo.pth@dad495a8f2f6191500209f3a0bd395620c7e301d

MetricTrail 1.0

Checkpoint de recherche NVIDIA lancé le 5 novembre pour estimer mouvement de caméra et profondeur métrique. Il contient environ 3,43 millions de paramètres appris, hors modèles externes DINOv3 et MoGe-2. Bien que la fiche annonce encore un téléchargement futur, l’artefact dino_dpvo.pth est déjà publié avec le hash documenté.

01 / RÉSUMÉ

L'essentiel

ORIENTATIONOdométrie visuelle et profondeur métrique

Utilisation principale déclarée ou déduite avec prudence de la documentation officielle.

CONTEXTEInventaire temporel d’au moins 16 images

Capacité d'entrée maximale une fois publiée par la source.

SORTIEFichiers NPZ et enregistrements JSON

Limite de génération maximale documentée.

ACCÈSHugging Face · checkpoint téléchargeable

Canaux de disponibilité vérifiés.

TYPE DE MODÈLEVision et géométrie · Robotique

Famille fonctionnelle principale et spécialités vérifiées.

LICENCENVIDIA OneWay Noncommercial License · dépendances avec licences propres

Conditions déclarées pour l’API, les poids ou l’auto-hébergement.

02 / FICHE TECHNIQUE

Limites et intégration

ID d’APInvidia/MetricTrail · dino_dpvo.pth@dad495a8f2f6191500209f3a0bd395620c7e301d
Type de modèleVision et géométrie · Robotique
Mode d’accèsPoids ouverts
LicenceNVIDIA OneWay Noncommercial License · dépendances avec licences propres
DéploiementAuto-hébergement
Lancement05 NOV 2026
Date limite des connaissancesNon publié
EntréeSéquences d’images RGB · Paramètres de caméra
SortieTrajectoires de caméra · Cartes de profondeur
Fenêtre contextuelleInventaire temporel d’au moins 16 images
puissance maximaleFichiers NPZ et enregistrements JSON
RaisonnementNon publié
Outils publiés
Sorties structuréesNon publié
Traitement par lotsNon publié
Cache de promptsNon publié
Ajustement finNon publié
Plateformes vérifiéesHugging Face · PyTorch
CONVIENT MIEUX À

Recherche en odométrie et reconstruction géométrique sur séquences RGB ordonnées. La configuration accepte une calibration connue ou estimée et la stéréo rectifiée facultative. Le CLI exporte trajectoires et caches de profondeur ; il n’exporte pas directement de maillage ou nuage dense.

À SURVEILLER

Les poids sont limités à la recherche ou l’évaluation non commerciale et les dépendances gardent leurs licences. L’environnement documenté utilise Linux et CUDA avec des extensions à compiler. La nouvelle correction de boucles par candidats externes n’a pas d’équivalence quantitative démontrée avec le workflow des benchmarks. Cela n’atteste pas une navigation robotique sûre.

03 / CAPACITÉS

Ce qu’il peut faire

01

Orientation

Recherche en odométrie et reconstruction géométrique sur séquences RGB ordonnées. La configuration accepte une calibration connue ou estimée et la stéréo rectifiée facultative. Le CLI exporte trajectoires et caches de profondeur ; il n’exporte pas directement de maillage ou nuage dense.

02

Contexte

Inventaire temporel d’au moins 16 images · Fichiers NPZ et enregistrements JSON

03

Outils et intégration

Non publié

04

Accès

Hugging Face · checkpoint téléchargeable

Modalités d’entrée
Séquences d’images RGBParamètres de caméra
04 / TARIFS

Coût documenté

ConceptValeurUnité/état
Entrée standardAucun tarif API officiel publiéTarif API standard
Entrée en cacheNon publiéLecture de préfixes réutilisés
Écriture ou stockage de cacheNon publiéLa condition varie selon le fournisseur
Sortie standardCoût de l’infrastructure proprePeut inclure des tokens de raisonnement
Entrée par lotsNon publiéTraitement asynchrone
Sortie par lotsNon publiéTraitement asynchrone

Les poids nécessitent une infrastructure propre. Le coût dépend de la mémoire, de la précision, de la longueur et de la charge. Examinez la licence et le code du runtime avant déploiement. Une mesure publiée ne garantit pas le même coût ni la même vitesse sur un autre équipement.

i Les prix changent et peuvent dépendre du niveau, de la région ou de la durée du contexte. Vérifiez la source avant de prendre une décision.

05 / ÉVALUATIONS

Comment lire les résultats

“

L’évaluation annonce un ATE moyen de 14,05 m sur KITTI Odometry avec calibration RGB seule, sans fermeture de boucle. Elle mesure la RMSE après un alignement Sim(3) par séquence, pas la précision absolue sans alignement. Les autres fermetures de boucle, la stéréo ou la reconstruction dense utilisent des protocoles distincts.

BenchmarkRésultatMétriqueSource
KITTI Odometry ATE (RGB-only, no LC)14,05 mErreur ; plus bas est mieuxVoir la source ↗

Inferama ne met en évidence un « meilleur résultat » que lorsque la métrique, l'ensemble de test, la configuration et la date permettent une comparaison équivalente. Les chiffres du fournisseur sont présentés comme des affirmations provenant de sa propre source.

06 / VERSIONS

Chronologie

MetricTrail 1.0

Version intégrée au catalogue vérifié d’Inferama.

07 / SOURCES

Traçabilité